Las 5 mejores IA para logística

Así que quiere respuestas, y las quiere rápido. Aquí las tiene:


Enlaces rápidos a las mejores herramientas de IA

1) Mejor en general 🏆

GPT-4

GPT-4 es un gran modelo multimodal (acepta entradas de imagen y texto, y emite salidas de texto).

Leer Reseña

2) Buenos Plugins🥈

Clarifai

La plataforma de IA de aprendizaje profundo más rápida y de nivel de producción para desarrolladores y científicos de datos.

Leer Reseña

3) La mayoría de las características 🥉

DatRobots

DataRobot reúne todos sus flujos de trabajo generativos y predictivos en una potente plataforma.

Leer Reseña


Así pues, usted está en el mercado de una IA logística.

Ideal, porque en este artículo tenemos nuestra lista recopilatoria de nuestras mejores elecciones, y comparamos las características y los precios para usted. 

Si sólo quiere la mejor opción, la hemos añadido justo al principio del artículo, ya que es la más solicitada por nuestros clientes y con la que recibimos los mejores comentarios. Así que esa será la opción "no puede equivocarse". 

De lo contrario, no dude en explorar todas las opciones que hemos revisado en el mercado para encontrar algo que pueda encajar un poco mejor con usted.

¡Disfrute de la lista!

¿Qué herramienta de IA recomendaría?

En resumen, Es GPT-4

Está muy bien redondeado, tiene un buen precio, es rico en funciones, cuenta con una gran comunidad de apoyo y un conjunto de tutoriales de primera categoría para cada caso de uso. No puede equivocarse con GPT-4. Es el número 1 AI software.

"🚀Pruebe GPT-4 gratisEs mi herramienta de IA favorita y la recomiendo". -Scott Max

GPT-4, el último hito en el esfuerzo de OpenAI por ampliar el aprendizaje profundo. GPT-4 es un gran modelo multimodal (que acepta entradas de imagen y texto, y emite salidas de texto) que, aunque es menos capaz que los humanos en muchos escenarios del mundo real, exhibe un rendimiento de nivel humano en varios puntos de referencia profesionales y académicos.

Para más detalles, lea nuestro Revisión del GPT-4.

La mejor IA para la logística en concreto 

Una herramienta de IA destacable para la logística debería ofrecer funciones como el análisis predictivo, la optimización de rutas, la previsión de la demanda y la gestión de inventarios. Debería mejorar la eficacia operativa, reducir los costes y permitir la toma de decisiones en tiempo real, adaptándose a las condiciones siempre cambiantes del mercado.

1. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker, un producto de Amazon Web Services (AWS), es una solución integral que permite a los desarrolladores e investigadores de datos construir, perfeccionar e implementar modelos de aprendizaje automático de forma rápida y eficaz. Este potente instrumento presenta una amplia gama de robustas capacidades que simplifican el proceso integral del aprendizaje automático, desde el establecimiento de modelos hasta su implementación a gran escala.

Características de Amazon SageMaker

Estas son algunas características exclusivas de Amazon SageMaker:

Interfaz fácil de usar

Amazon SageMaker brilla por su diseño centrado en el usuario que fomenta la facilidad de uso. A través de SageMaker Studio, un entorno de desarrollo integrado todo en uno para el aprendizaje automático, los usuarios tienen acceso a todas las herramientas necesarias para crear e implementar modelos. La interfaz visual unificada elimina la necesidad de cambiar entre herramientas y servicios, haciendo que el proceso sea más ágil y eficiente.

Opciones de formación flexibles

Con Amazon SageMaker, los usuarios pueden elegir entre una amplia selección de algoritmos preconstruidos, hechos a medida para diferentes tipos de problemas y conjuntos de datos. Además, es compatible con marcos de aprendizaje automático populares, lo que permite a los usuarios aportar sus algoritmos personalizados. Esta flexibilidad permite a los usuarios elegir la herramienta adecuada para sus necesidades específicas, optimizando así la eficacia del modelo.

Despliegue escalable de modelos

La implantación se hace fácil con SageMaker. Facilita el despliegue rápido de modelos entrenados en producción con un solo clic. Además, permite el despliegue de modelos a cualquier escala al tiempo que garantiza una menor latencia y un alto rendimiento. Esta escalabilidad, junto con las capacidades de autoajuste, ayuda a los usuarios a adaptarse sin problemas a las distintas cargas de trabajo.

Seguridad y conformidad sólidas

La seguridad y la conformidad son una prioridad máxima con Amazon SageMaker. El servicio garantiza la privacidad de los datos proporcionando opciones de cifrado en reposo y en tránsito. También cumple con las certificaciones críticas estándar del sector, lo que proporciona tranquilidad a los usuarios que manejan datos confidenciales.

Ajuste automatizado de hiperparámetros

Una característica destacada de Amazon SageMaker es su ajuste automático de hiperparámetros. Esta característica ayuda a optimizar el rendimiento del modelo ajustando automáticamente los parámetros de aprendizaje automático. De este modo, se reducen las conjeturas y el trabajo manual que suelen ser necesarios, lo que se traduce en un desarrollo de modelos más rápido y eficiente.

En conclusión, Amazon SageMaker es una plataforma rica en características que ofrece una amplia gama de herramientas para simplificar y acelerar el proceso de aprendizaje automático. Ya sea para desarrolladores individuales o para equipos a gran escala, SageMaker ofrece capacidades que agilizan el camino desde la idea hasta la producción.

Precios de Amazon SageMaker

El coste de utilización de Amazon SageMaker depende de los servicios específicos utilizados y de la duración de su uso. No existen costos ni obligaciones iniciales; sólo paga por lo que utiliza.

Comience con Amazon Sagemaker🔥

Los precios difieren según las regiones y se dividen en tres segmentos principales: SageMaker Studio Notebook, SageMaker Processing Jobs y SageMaker ML Instances. Cada segmento sigue su propio marco de costos según el tipo de instancia y su uso. Además, AWS ofrece una capa de cortesía para SageMaker, que permite a los principiantes familiarizarse con la plataforma.

2. Alteryx

Como pionero en el sector del análisis de datos, Alteryx proporciona a las empresas la capacidad de explotar al máximo sus recursos de datos. Su diseño combina una interfaz sencilla con un potente conjunto de herramientas, atendiendo hábilmente las necesidades tanto de los científicos de datos como de los profesionales de la empresa.

Características de Alteryx

Esta mezcla armoniosa de características fáciles de usar y de gran potencia convierte a Alteryx en una opción flexible en el ámbito del análisis de datos. Ahora, profundicemos en las funcionalidades principales que elevan a Alteryx en el ámbito del análisis de datos.

Mezcla y preparación de datos

Alteryx brilla cuando se trata de mezclar y preparar datos. Su interfaz de arrastrar y soltar permite a los usuarios importar, limpiar, transformar y combinar fácilmente datos de diversas fuentes. La plataforma admite datos desde hojas de cálculo Excel hasta grandes conjuntos de datos de bases de datos SQL Server y Oracle, lo que proporciona a las empresas la flexibilidad que necesitan para manejar datos diversos.

Capacidades analíticas sofisticadas

Alteryx va más allá de la preparación básica de datos al proporcionar una amplia gama de instrumentos analíticos avanzados. Los usuarios tienen la capacidad de construir modelos estadísticos, de previsión y geoespaciales sin necesidad de codificación. Para casos de uso más intrincados, Alteryx permite una incorporación perfecta con R y Python, equipando a los usuarios con la capacidad de utilizar estos robustos lenguajes de programación dentro de sus flujos de trabajo analíticos.

Automatización y programación

Con Alteryx, las tareas repetitivas pueden automatizarse, liberando a los analistas para que se centren en tareas estratégicas. La plataforma permite a los usuarios crear flujos de trabajo que pueden programarse para que se ejecuten en momentos específicos, garantizando que los datos estén siempre actualizados. Esta característica aumenta la eficacia y reduce las posibilidades de error humano.

Catalogación de datos

La función de catalogación de datos de Alteryx ayuda a las organizaciones a gestionar y comprender sus datos. Los usuarios pueden documentar las fuentes de datos, mantener los metadatos y realizar un seguimiento del linaje de los datos. Esto mejora la gobernanza de los datos y ayuda a las empresas a garantizar que sus datos son fiables, precisos y cumplen las normativas.

Visualytics

Visualytics es la función de visualización de datos incorporada de Alteryx. Permite a los usuarios crear cuadros de mando y visuales interactivos que facilitan la comprensión y la presentación de los datos. Esta función ayuda a cerrar la brecha entre los analistas de datos y los responsables de la toma de decisiones empresariales, permitiendo la toma de decisiones basada en datos en toda la organización.

Alteryx ofrece un amplio conjunto de funciones que abordan el ciclo de vida completo del análisis de datos, desde la preparación de datos hasta el análisis avanzado y la visualización. Su interfaz fácil de usar lo hace accesible a usuarios de todos los niveles de habilidad, mientras que sus capacidades avanzadas garantizan que pueda manejar los escenarios de datos más complejos.

Precios de Alteryx

Comience con Alteryx🔥

La estructura de precios de Alteryx está diseñada para automatizar todos los aspectos de la analítica y los casos de negocio, con el objetivo de conseguir resultados significativos rápidamente. Su producto Designer Cloud comienza en $4.950 USD, mientras que la versión Designer Desktop tiene un precio de $5.195 USD. Para equipos más grandes y otros productos, Alteryx anima a los clientes a ponerse en contacto para obtener información personalizada sobre precios.

3. DataRobot

DataRobot es una plataforma pionera en el ámbito de la IA y el aprendizaje automático, que permite a las empresas transformar los datos brutos en perspectivas procesables. Representa la vanguardia de la tecnología de aprendizaje automático automatizado, ofreciendo un conjunto de funciones que simplifican y aceleran el proceso de creación de modelos predictivos.

Características de DataRobot

Profundicemos en las principales funcionalidades de DataRobot y en cómo estas características están configurando el futuro de la toma de decisiones basada en datos.

Aprendizaje automático

La joya de la corona de la oferta de DataRobot es su capacidad de aprendizaje automático. Esta función permite a los usuarios crear modelos predictivos sin necesidad de amplios conocimientos de codificación. Basta con cargar un conjunto de datos y DataRobot probará automáticamente numerosos algoritmos de aprendizaje automático, eligiendo el que mejor se adapte a sus datos. Esto acelera el proceso de desarrollo de modelos y reduce la barrera de entrada al aprendizaje automático, democratizando el análisis de datos.

Interpretabilidad del modelo

DataRobot no sólo construye modelos predictivos; también ayuda a los usuarios a entenderlos. Su función de interpretabilidad de modelos ofrece explicaciones claras de las predicciones de los modelos, ayudando a las partes interesadas a comprender el proceso de toma de decisiones de la IA. Esta transparencia fomenta la confianza en las capacidades de la IA y apoya el uso ético y responsable de la tecnología de IA.

Preparación de datos

La función de preparación de datos de DataRobot agiliza el proceso, a menudo tedioso, de preparar los datos para el análisis. La plataforma puede gestionar automáticamente tareas como la imputación de datos faltantes, la detección de valores atípicos y la transformación de variables. Al automatizar estos pasos, DataRobot ahorra tiempo a los usuarios y garantiza que los datos tengan el formato adecuado para un análisis óptimo.

Despliegue y supervisión

Un modelo predictivo sólo es tan bueno como su aplicación en el mundo real, y DataRobot destaca en este ámbito. Su función de despliegue y supervisión permite a los usuarios implementar fácilmente sus modelos dentro de los procesos empresariales. También supervisa el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo, alertando a los usuarios de cualquier cambio en la precisión de la predicción o en los patrones de los datos. Esto garantiza que el sistema de IA siga siendo fiable y eficaz en entornos cambiantes.

Optimización de modelos

La funcionalidad de optimización de modelos de DataRobot afina la eficacia de los modelos predictivos. Emplea el ajuste de hiperparámetros para afinar los parámetros del modelo, alineándolos con indicadores de rendimiento específicos. Esto garantiza que los usuarios dispongan siempre del modelo más preciso y racionalizado adaptado a su conjunto de datos.

Las potentes y sencillas funciones de DataRobot están revolucionando la forma en que las empresas abordan el aprendizaje automático y el análisis de datos. Con sus funciones de aprendizaje automático de máquinas, interpretabilidad de modelos y despliegue, DataRobot simplifica el proceso de creación y uso de modelos predictivos. 

Precios de DataRobot

Empiece con DataRobot🔥

La plataforma de IA de DataRobot se ofrece como una suscripción anual, con planes de precios personalizables para satisfacer diversos objetivos empresariales. El proceso de compra es flexible, con múltiples vías para adaptarse mejor a las necesidades de una organización. Los completos planes de asistencia y la formación a través de la DataRobot University aumentan aún más el valor de la plataforma.

4. UIPath

UIPath ofrece un conjunto de funciones que permiten a las empresas automatizar operaciones complejas, reduciendo los errores humanos y aumentando la eficacia. Profundicemos en algunas de estas funciones que hacen de UIPath una herramienta vital para las empresas que buscan agilizar sus procesos.

Características de UIPath

Interfaz de diseño fácil de usar: La intuitiva interfaz de diseño de UIPath, conocida como UIPath Studio, permite a los usuarios diseñar procesos de automatización de forma visual, mediante la función de arrastrar y soltar. Esta característica es especialmente útil para los usuarios sin conocimientos de codificación, ya que les permite participar en la automatización de procesos.

Robots que imitan la interacción humana: UIPath emplea "Robots" que imitan la interacción humana con los sistemas de software. Estos Robots pueden seguir procesos basados en reglas, ejecutando tareas como lo haría un humano, lo que facilita la integración de la automatización en los sistemas existentes.

Escalabilidad: UIPath brilla por su capacidad de ampliación. Tanto si una empresa necesita desplegar un robot como mil, UIPath puede encargarse de ello. Esta escalabilidad se extiende a la nube, permitiendo a las empresas gestionar sus robots a través de un orquestador basado en la web.

Seguridad: La seguridad es una consideración clave en cualquier proceso de automatización. UIPath cuenta con sólidas medidas de seguridad, como la encriptación, el control de acceso basado en roles y los registros de auditoría, lo que garantiza que las empresas puedan confiar en que sus datos sensibles están bien protegidos.

Manejo de excepciones: En el mundo real se producen excepciones o errores imprevistos. UIPath dispone de sólidas capacidades de gestión de excepciones que permiten a los robots gestionar estas situaciones con eficacia, ya sea tomando decisiones basadas en reglas preestablecidas o avisando a un usuario humano para que intervenga.

Capacidades de integración: UIPath está diseñado para funcionar bien con otros sistemas. Puede integrarse con una gran variedad de aplicaciones empresariales y bases de datos, facilitando una automatización sin fisuras entre plataformas.

Integración de la Inteligencia Artificial: Las capacidades de IA de UIPath aumentan sus funciones RPA, permitiendo automatizar tareas más complejas. Gracias a la IA, los robots de UIPath pueden manejar datos no estructurados, tomar decisiones e incluso aprender para mejorar su rendimiento con el tiempo.

Desarrollador Ciudadano Amigable: UIPath capacita a los "desarrolladores ciudadanos" -usuarios finales que crean nuevas aplicaciones empresariales para que las consuman otros- proporcionándoles las herramientas que necesitan para automatizar tareas y procesos.

Análisis de datos en directo y perspectivas: UIPath ofrece análisis exhaustivos que permiten a las empresas supervisar al instante las actividades de sus robots. Esta funcionalidad respalda la toma de decisiones estratégicas mejoradas y ayuda a identificar sectores potenciales de mejora.

En conclusión, UIPath ofrece una amplia gama de características que lo convierten en un actor formidable en el campo de la RPA. Su interfaz fácil de usar, sus medidas de seguridad y su escalabilidad, entre otras características, permiten a empresas de todos los tamaños aprovechar el poder de la automatización, mejorando la eficiencia y la precisión en todas sus operaciones.

Precios de UIPath

UIPath ofrece actualmente 3 planes de suscripción para su plataforma ai.

Empiece con UIPath🔥

El plan "Gratuito" vale $0 y ofrece automatizaciones individuales ilimitadas, además de las mejores integraciones de su clase.

El plan "Pro" comienza en $420/mes y ofrece automatización avanzada, ejecución bajo demanda y colaboración sin fisuras.

El plan "Enterprise" tiene una oferta a medida y proporciona un despliegue multirregión.

5. Google Tensorflow

Google TensorFlow es un marco de aprendizaje automático de código abierto muy versátil que se ha convertido en un recurso de referencia para científicos de datos, investigadores y desarrolladores de todo el mundo. La robusta funcionalidad, escalabilidad y flexibilidad de TensorFlow lo hacen adecuado para una amplia gama de tareas, desde la creación de prototipos de investigación hasta el despliegue en producción. Estas son algunas de las características notables que hacen que TensorFlow destaque:

Características de Google Tensorflow

1. Versatilidad y flexibilidad:

TensorFlow admite una amplia gama de algoritmos y modelos, desde la regresión lineal básica hasta modelos complejos de aprendizaje profundo. Proporciona a los desarrolladores la flexibilidad necesaria para diseñar y desplegar modelos en diversos entornos, ya sea en dispositivos móviles, servidores individuales o sistemas distribuidos a gran escala. Esta adaptabilidad significa que TensorFlow puede utilizarse en muchos escenarios e industrias diferentes.

2. Producción robusta de ML en cualquier lugar:

TensorFlow está diseñado para adaptarse tanto a las necesidades de investigación como a las de producción. Con TensorFlow Extended (TFX), una plataforma ML lista para producción, los desarrolladores pueden crear pipelines ML fiables y reproducibles. TensorFlow también admite el despliegue en entornos JavaScript con TensorFlow.js y en dispositivos móviles y edge con TensorFlow Lite. Esta compatibilidad entre plataformas permite que los modelos de ML se ejecuten en cualquier lugar.

3. TensorFlow Hub:

TensorFlow Hub es una biblioteca de módulos de aprendizaje automático reutilizables. Permite a los desarrolladores compartir y utilizar modelos preentrenados, fomentando un desarrollo más rápido y reduciendo la necesidad de grandes recursos computacionales. Esta característica de reutilización ayuda a promover una comunidad de ML más colaborativa y eficiente.

4. Ejecución ansiosa:

Eager Execution es una característica que permite que las operaciones computen inmediatamente a medida que son llamadas dentro de Python. Esto hace que TensorFlow sea más intuitivo y fácil de depurar. También facilita un flujo de control más natural, mejorando la simplicidad y versatilidad del código TensorFlow.

5. TensorBoard:

TensorBoard, el conjunto de herramientas de visualización de TensorFlow, proporciona una forma clara e interactiva de entender y depurar los modelos de aprendizaje automático. Permite a los desarrolladores ver gráficos, histogramas y otras representaciones visuales de sus modelos y métricas, haciendo que el proceso de desarrollo sea más transparente y manejable.

6. AutoML y formación de modelos:

TensorFlow proporciona potentes herramientas para el entrenamiento de modelos y el aprendizaje automático de máquinas. Con la API Keras de TensorFlow, la construcción y el entrenamiento de modelos se hacen más accesibles. Para aquellos que buscan procesos más automatizados, AutoML de TensorFlow proporciona herramientas para seleccionar automáticamente el modelo adecuado y ajustar los hiperparámetros.

7. Comunidad y documentación sólidas:

Como una de las bibliotecas de aprendizaje automático más populares, TensorFlow cuenta con una vibrante comunidad de usuarios y colaboradores. Esta comunidad no sólo mejora continuamente la biblioteca, sino que también proporciona una amplia documentación, tutoriales y recursos. Esta riqueza de conocimientos compartidos hace que empezar y resolver problemas con TensorFlow sea mucho más fácil.

En conclusión, TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático potente, versátil y completa. Ofrece herramientas que satisfacen las necesidades de todos, desde principiantes hasta profesionales experimentados en aprendizaje automático, lo que la convierte en una excelente opción para cualquier proyecto de aprendizaje automático.

Precios de Google Tensorflow

Los precios de Google Cloud TensorFlow tienen tres componentes principales: formación, predicción y almacenamiento. Para la formación, los precios comienzan en $0,015 por hora para modelos sencillos, aumentando a $0,48 por hora para modelos complejos.

Los costes de predicción oscilan entre $0,004 por predicción para los modelos sencillos y $0,24 para los complejos. Los costes de almacenamiento empiezan en $0,12 por GB al mes y suben hasta $2,88 por GB al mes para grandes cantidades de datos.

Los modelos de precios incluyen el pago por uso y la tarifa plana, con tres niveles de precios de TensorFlow: básico, estándar y premium. También hay tres planes de precios principales: Pago por uso, Fijo mensual y Fijo anual, cada uno de ellos diseñado para adaptarse a diferentes necesidades de uso y preferencias.

Cómo empezar con Google Tensorflow🔥

¿Por qué necesita una herramienta de IA?

En el vertiginoso mundo actual, las herramientas de IA se han convertido en algo integral. Permiten una toma de decisiones rápida, automatizan las tareas repetitivas y proporcionan valiosos conocimientos que antes eran difíciles de adquirir. La capacidad de la IA para aprender y mejorar con el tiempo le permite realizar tareas cada vez con mayor eficacia y precisión.

Puede procesar grandes cantidades de datos, identificando patrones y tendencias que a menudo los humanos pasan por alto. Las herramientas de IA pueden mejorar la productividad, impulsar la innovación y ofrecer ventajas competitivas en numerosos sectores.

Por lo tanto, aprovechar la IA no es sólo un lujo, sino un componente esencial para seguir siendo relevante y competitivo en el panorama contemporáneo.

¿Por qué necesita una herramienta de IA para la logística?

La inteligencia artificial ha revolucionado la industria logística al introducir funciones avanzadas que pueden mejorar significativamente la eficacia operativa, reducir los costes y ofrecer un servicio superior al cliente. 

Para empezar, la logística es un sector intrínsecamente intensivo en datos. Con cientos de paquetes que rastrear, complejas cadenas de suministro que gestionar y una demanda fluctuante que satisfacer, el volumen de datos generado es enorme. Los métodos tradicionales de procesamiento de datos simplemente no pueden hacer frente a esta magnitud. Aquí entra en juego la IA, que ofrece una capacidad sin parangón para procesar e interpretar grandes cantidades de datos en tiempo real, proporcionando valiosas perspectivas para la toma de decisiones.

Una de las ventajas más significativas del uso de la IA en la logística es su función de análisis predictivo. La IA puede prever la demanda con precisión basándose en datos históricos y en las tendencias actuales del mercado. Esta capacidad permite a las empresas planificar mejor su inventario, evitando situaciones de exceso o falta de existencias, con el consiguiente ahorro de costes innecesarios. 

Además, la IA mejora significativamente la optimización de las rutas. Al tener en cuenta múltiples variables como las condiciones del tráfico, el tiempo, los puntos de entrega y la capacidad de los vehículos, la IA puede diseñar las rutas más eficientes. Esta optimización no sólo ahorra tiempo, sino que también reduce el consumo de combustible, haciendo que las operaciones sean más sostenibles. 

La IA también destaca en la automatización de tareas repetitivas. Por ejemplo, los chatbots potenciados por IA pueden gestionar las consultas de los clientes las 24 horas del día, liberando recursos humanos para tareas más complejas. Pueden rastrear paquetes, proporcionar actualizaciones de entrega e incluso gestionar reclamaciones, proporcionando una experiencia de cliente sin fisuras.

Además, la IA puede identificar anomalías y problemas potenciales en la cadena de suministro más rápido de lo que lo haría cualquier ser humano, lo que permite adoptar medidas proactivas en lugar de reactivas. Esta capacidad es crucial para garantizar el buen funcionamiento de las operaciones, minimizando el tiempo de inactividad y los costes asociados.

Por último, las herramientas de IA pueden aprender y adaptarse con el tiempo. Pueden reconocer patrones y ajustar sus algoritmos para mejorar el rendimiento, garantizando una mejora operativa continua. Esta cualidad es especialmente útil en logística, donde las variables pueden cambiar con frecuencia.

La mejor IA para logística, una conclusión 

En esencia, las herramientas de IA no sólo son beneficiosas, sino indispensables para la industria logística. Permiten agilizar las operaciones, rentabilizar los costes, ofrecer un servicio superior al cliente y adaptarse rápidamente a los cambios, garantizando así la sostenibilidad y el crecimiento de la empresa a largo plazo.

Amazon SageMaker, con sus sólidas capacidades de aprendizaje automático, revoluciona la logística. Mejora la eficiencia a través del análisis predictivo, la optimización de rutas y la detección de anomalías, lo que la convierte en una herramienta indispensable para la industria logística.

Comience a utilizar Amazon SageMaker🔥