Herramientas de bajo código para flujos de trabajo de aprendizaje automático en tiempo real

Las plataformas low-code están transformando la forma en que las empresas implementan el aprendizaje automático (ML). Al simplificar procesos complejos, facilitan la creación de flujos de trabajo en tiempo real que procesan flujos de datos y ofrecen información útil. Se prevé que la escasez de personal cualificado de TI afecte al 90 % de las organizaciones para 2026, por lo que herramientas como Nodo tardío, OutSystems y Automatización de energía de Microsoft Ayudan a los equipos a ahorrar tiempo y reducir costos (hasta en un 70 %), a la vez que reducen los plazos de desarrollo hasta en un 90 %. Estas plataformas permiten a las organizaciones conectar modelos de aprendizaje automático con los sistemas empresariales, ofreciendo soluciones prácticas para la detección de fraudes, el análisis de la opinión del cliente y más. Exploremos cómo funcionan y cuál se adapta a sus necesidades.

Cómo automatizar y escalar flujos de trabajo de ML Automatización del flujo de trabajo de ML en Wallaroo

1. Nodo tardío

Nodo tardío Es una plataforma que combina el diseño visual con las capacidades de aprendizaje automático (ML), brindando a los usuarios acceso a más de 200 modelos de IA en un entorno unificado. A continuación, exploraremos cómo Latenode aborda los requisitos de ML en tiempo real a través de sus características destacadas.

Capacidades de aprendizaje automático en tiempo real

Latenode simplifica el procesamiento de datos en tiempo real mediante su generador visual de flujos de trabajo, que también admite JavaScript para lógica personalizada. Al integrarse directamente con los mejores modelos de IA, los desarrolladores pueden crear flujos de trabajo de aprendizaje automático complejos sin la complicación de manejar múltiples herramientas.

En lugar de cobrar por tarea, Latenode utiliza un modelo de precios basado en la ejecución. Este enfoque comienza con 300 créditos de ejecución al mes en el plan gratuito, lo que ayuda a las organizaciones a gestionar y predecir los costos de aprendizaje automático de forma más eficaz. Además, Latenode admite más de un millón de paquetes NPM, lo que permite a los desarrolladores integrar bibliotecas de aprendizaje automático especializadas o algoritmos personalizados. Esta flexibilidad es especialmente útil para combinar modelos preentrenados con flujos de trabajo de procesamiento de datos a medida.

Opciones de integración

Con conexiones a más de 300 aplicaciones y servicios, Latenode ofrece amplias posibilidades para construir pipelines de datos de aprendizaje automático. Sus integraciones abarcan herramientas de gestión de datos, documentación y pagos, lo que garantiza una conectividad fluida. Desencadenadores de webhooks Permiten responder instantáneamente a eventos externos, lo que es ideal para escenarios en tiempo real como detección de fraude, sistemas de recomendación o moderación de contenido automatizada.

La plataforma también incluye una base de datos integrada que permite a los equipos almacenar y consultar datos estructurados directamente. Esta función es especialmente útil para gestionar conjuntos de datos de entrenamiento, monitorizar el rendimiento de los modelos o mantener registros de interacciones.

Escalabilidad y cumplimiento normativo

Latenode está diseñado para escalar según las demandas empresariales. Las opciones de autoalojamiento garantizan que las organizaciones mantengan el control total de sus datos, satisfaciendo así las necesidades de cumplimiento normativo en sectores como la salud, las finanzas y la administración pública. Las configuraciones autoalojadas mantienen todas las funcionalidades de la plataforma a la vez que protegen la soberanía de los datos.

Para empresas, Latenode admite hasta 150 ejecuciones paralelas, lo que permite el procesamiento de ML de alto volumen en aplicaciones en tiempo real. La limitación de tiempo de los escenarios en los planes empresariales permite ejecutar flujos de trabajo de ML complejos y de larga duración. Además, la plataforma ofrece herramientas como el historial de ejecución y la función de repetición de escenarios, cruciales para la depuración y la optimización del flujo de trabajo. Los usuarios empresariales también tienen acceso a los registros de ejecución, que se conservan hasta 60 días, para rastrear los flujos de datos, identificar cuellos de botella y mejorar el rendimiento del modelo.

Precio y Valor

Los precios de Latenode priorizan la eficiencia, centrándose en los créditos de ejecución en lugar del número de usuarios o el volumen de tareas. Plan de inicio, con un precio de $19 al mes, incluye 5,000 créditos de ejecución y admite hasta 10 flujos de trabajo activos. Para equipos que gestionan cargas de trabajo moderadas de aprendizaje automático, Plan de equipo ofrece 25,000 créditos y 40 flujos de trabajo por $59 al mes.

Para necesidades mayores, el Plan de empresa El plan comienza en $299 al mes e incluye asignaciones de créditos personalizadas, límites de tiempo ilimitados para cada escenario y soporte prioritario. Además, reduce el cargo mínimo por ejecución de tareas cortas (las ejecuciones de menos de tres segundos cuestan solo 0.1 créditos), lo que lo hace rentable para operaciones de aprendizaje automático de alta frecuencia. Los cargos por exceso predecibles, como la posibilidad de añadir hasta 150,000 XNUMX créditos adicionales al plan Team, garantizan flexibilidad durante periodos de alta demanda o picos de trabajo inesperados sin interrupciones del servicio.

2. OutSystems

OutSystems es una plataforma low-code diseñada para uso empresarial, ahora mejorada con capacidades de aprendizaje automático. Integra modelos de aprendizaje automático mediante API REST y código personalizado, ofreciendo herramientas visuales para gestionar tareas básicas de aprendizaje automático. Sin embargo, la configuración de flujos de trabajo en tiempo real suele requerir una configuración adicional.

La plataforma se conecta fluidamente con diversos sistemas y bases de datos empresariales. Para aplicaciones de aprendizaje automático, suele utilizar conexiones de servicios web con proveedores externos de IA. Si bien este enfoque ofrece flexibilidad, suele requerir un mayor esfuerzo de desarrollo para una implementación eficaz.

OutSystems ofrece opciones de implementación tanto en la nube como en instalaciones locales, adaptándose a los requisitos de soberanía de datos y cumplimiento normativo. Sin embargo, su escalabilidad y estructura de licencias requieren una planificación cuidadosa, especialmente al gestionar cargas de trabajo intensivas de aprendizaje automático en tiempo real. La siguiente sección analizará las fortalezas y limitaciones de estas plataformas con mayor detalle.

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3. Automatización de energía de Microsoft

Microsoft Power Automate combina la automatización del flujo de trabajo con el aprendizaje automático a través de su Constructor de IA, lo que permite implementar procesos inteligentes sin necesidad de tener una gran experiencia en ciencia de datos.

Funciones de aprendizaje automático en tiempo real

Power Automate permite que los flujos de trabajo tomen decisiones inmediatas basadas en datos mediante capacidades de predicción en tiempo real. AI Builder ofrece modelos prediseñados y personalizables, compatibles con tareas como análisis predictivo, análisis de sentimientos, reconocimiento de imágenes y texto, y toma de decisiones automatizada. Estas funciones permiten que los flujos de trabajo se adapten dinámicamente a medida que se dispone de nuevos datos.

Por ejemplo, los usuarios pueden usar AI Builder para analizar las opiniones de los clientes, clasificar texto en categorías específicas, detectar idiomas automáticamente o extraer información clave de los documentos. Incluso admite la generación de texto con tecnología GPT, lo que permite que los flujos de trabajo creen contenido dinámico basado en indicaciones definidas por el usuario. Estas herramientas de aprendizaje automático se integran a la perfección en el ecosistema de automatización más amplio de Power Automate, lo que mejora su usabilidad y flexibilidad.

Integración y procesamiento de documentos

Las capacidades de procesamiento de documentos de Power Automate están diseñadas para diversos casos de uso, como la extracción de datos de tarjetas de presentación, facturas, recibos y documentos de identidad. Cada tipo de documento cuenta con un modelo de extracción especializado para garantizar la precisión. Además, las tareas de procesamiento de texto, como la detección de idioma, la extracción de entidades y la clasificación de texto, pueden realizarse utilizando modelos integrados o personalizados. Estas características hacen que Power Automate sea adecuado tanto para tareas a pequeña escala como para implementaciones empresariales.

Escalabilidad y seguridad

Power Automate, basado en la infraestructura empresarial de Microsoft, está diseñado para gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático a gran escala. Su integración con el marco de cumplimiento normativo de Microsoft garantiza que los flujos de trabajo cumplan con los estándares regulatorios, lo que proporciona un entorno seguro para la gestión de datos confidenciales.

Estructura de precios flexible

Power Automate utiliza un modelo de precios basado en el uso, con tarifas específicas detalladas en el Plataforma de energía de Microsoft Guía de licencias. Este enfoque transparente permite a las organizaciones planificar eficazmente sus inversiones en automatización de aprendizaje automático, pagando solo por las funciones que necesitan. Al eliminar la necesidad de amplios conocimientos técnicos, Microsoft Power Automate facilita la creación de flujos de trabajo avanzados de aprendizaje automático por parte de usuarios sin conocimientos técnicos.

Comparación de plataformas: fortalezas y debilidades

Al elegir una plataforma, es fundamental sopesar sus fortalezas y limitaciones con las necesidades específicas de su equipo. Esta comparación destaca la eficacia de cada plataforma para el procesamiento de aprendizaje automático (ML) en tiempo real y su integración fluida de las capacidades de IA. A continuación, se detallan las características principales de Nodo tardío, OutSystems y Automatización de energía de Microsoft.

Nodo tardío Destaca por sus flujos de trabajo adaptables que combinan herramientas visuales y opciones de programación. Ofrece más de 300 integraciones, compatibilidad con paquetes NPM y precios basados en la ejecución desde $19 al mes. Sin embargo, su funcionalidad avanzada puede requerir que los usuarios tengan una sólida formación técnica para aprovechar al máximo su potencial.

OutSystems Se adapta a aplicaciones empresariales a gran escala, ofreciendo un entorno de desarrollo visual robusto y amplias herramientas para necesidades complejas. Sin embargo, su modelo de precios y su enfoque en el desarrollo de aplicaciones a gran escala podrían no ser la mejor opción para equipos que se centran exclusivamente en la automatización del flujo de trabajo de aprendizaje automático en tiempo real.

Automatización de energía de Microsoft Está profundamente integrado con el ecosistema de Microsoft, con herramientas como AI Builder, que incluye modelos prediseñados para tareas como el procesamiento de documentos y el análisis de sentimientos. Esto lo hace especialmente atractivo para los equipos que ya utilizan los servicios de Microsoft. Sin embargo, su énfasis en los flujos de trabajo visuales puede limitar la flexibilidad para implementaciones altamente técnicas o personalizadas.

Característica	Nodo tardío	OutSystems	Automatización de energía de Microsoft
Aprendizaje automático en tiempo real	Fuerte soporte de código y ML	Integración de ML disponible	AI Builder con modelos prediseñados
Opciones de integración	Más de 300 integraciones, compatibilidad con NPM	Integraciones API robustas	Conectores del ecosistema de Microsoft
Global	Hospedaje propio disponible	Escalabilidad empresarial	Infraestructura en la nube de Microsoft
Modelo de precios	Basado en ejecución ($19/mes)	Precios empresariales	basado en el uso
Flexibilidad técnica	Alto (visual y código)	Alto para las empresas	Medio, centrado en lo visual
Curva de aprendizaje	Moderada	Más empinado	Bajo a moderado

La plataforma ideal depende de la experiencia técnica de su equipo, las herramientas existentes y el presupuesto. Para quienes ya han invertido en el ecosistema de Microsoft, Automatización de energía de Microsoft Ofrece una integración perfecta. Sin embargo, si busca un equilibrio entre flexibilidad de codificación y simplicidad visual, Nodo tardío Podría ser la mejor opción, especialmente para flujos de trabajo de aprendizaje automático en tiempo real. Mientras tanto, OutSystems Es ideal para empresas que abordan proyectos complejos y de gran escala.

Conclusión

El examen de plataformas de bajo código para flujos de trabajo de aprendizaje automático en tiempo real revela distintas fortalezas y públicos objetivo para cada opción. Nodo tardío Se distingue por su interfaz visual intuitiva, flexibilidad de programación y diseño centrado en IA. Su precio basado en la ejecución y sus capacidades de autoalojamiento lo convierten en una excelente opción para equipos en crecimiento que necesitan automatización avanzada y, al mismo tiempo, control total sobre sus datos.

Para equipos pequeños y empresas emergentes, Nodo tardío Ofrece una forma asequible de lograr una automatización sofisticada del aprendizaje automático. Sus precios escalables y su amplia gama de integraciones permiten a los equipos con recursos limitados crear soluciones listas para producción de forma eficiente. La combinación de flujos de trabajo de arrastrar y soltar y compatibilidad con JavaScript personalizado de la plataforma garantiza flexibilidad sin una complejidad abrumadora. Por otro lado, otras plataformas se adaptan a necesidades y ecosistemas empresariales específicos.

OutSystems Es ideal para grandes empresas que priorizan la gobernanza, el cumplimiento y las funciones de seguridad sólidas.

Automatización de energía de Microsoft Es ideal para organizaciones que ya están integradas en el ecosistema de Microsoft, ofreciendo una compatibilidad perfecta con las herramientas existentes.

En última instancia, la plataforma adecuada depende de la experiencia técnica, las herramientas y los objetivos organizacionales de su equipo. Los equipos que priorizan la propiedad de los datos pueden optar por opciones de autoalojamiento, mientras que quienes buscan una implementación rápida podrían beneficiarse de plataformas nativas de la nube con una amplia gama de conectores prediseñados.

La clave del éxito radica en seleccionar una plataforma que se alinee con sus necesidades actuales y que ofrezca la flexibilidad de adaptarse a medida que crecen sus requisitos.

Preguntas Frecuentes

¿Cómo pueden las plataformas de bajo código como Latenode ayudar a las organizaciones a superar la escasez de habilidades de TI?

Plataformas de bajo código como Nodo tardío Aborde los desafíos que plantea la escasez de personal cualificado de TI optimizando la creación de flujos de trabajo y automatizaciones sofisticados. Mediante interfaces intuitivas y visuales de arrastrar y soltar, y componentes preconfigurados, estas herramientas permiten a los miembros del equipo sin conocimientos avanzados de programación participar activamente en los procesos de desarrollo.

Este enfoque abre oportunidades de desarrollo a una gama más amplia de usuarios, acelerando los esfuerzos de transformación digital y reduciendo la dependencia de desarrolladores altamente especializados. Como resultado, las empresas pueden completar proyectos con mayor rapidez y asignar recursos de forma más eficiente, reduciendo eficazmente la brecha de talento en TI.

¿Cuáles son los beneficios de utilizar precios basados en ejecución para flujos de trabajo de ML en tiempo real en Latenode?

La tarificación basada en la ejecución en Latenode ofrece una forma sencilla de gestionar los costes, ya que se cobra según el uso real, como el número de ejecuciones del flujo de trabajo o su duración. Este enfoque elimina el riesgo de pagar por capacidad no utilizada, lo que la convierte en una alternativa práctica y económica a los modelos de precios fijos.

Además, esta estructura de precios apoya adaptabilidad escalable, lo que permite que sus operaciones se ajusten fácilmente a las demandas en tiempo real. Ya sea que su carga de trabajo aumente o disminuya, solo pagará por los recursos que utiliza activamente, lo que garantiza que su organización se mantenga ágil y preparada para las necesidades cambiantes.

¿Cómo Latenode protege los datos y garantiza el cumplimiento de los flujos de trabajo de aprendizaje automático empresarial?

Latenode prioriza la seguridad y la privacidad de los datos, empleando técnicas avanzadas de cifrado, estrictos controles de acceso y protocolos de autenticación fiables. La plataforma cumple plenamente con las principales normativas, como el RGPD, lo que garantiza que sus datos se gestionen con el máximo cuidado y confidencialidad.

Para empresas con requisitos especializados, Latenode ofrece opciones como el autoalojamiento, lo que permite un control total sobre el almacenamiento y la gestión de datos. Además, sus funciones de seguridad escalables están diseñadas para proteger la información confidencial, lo que lo convierte en una excelente solución para crear flujos de trabajo de aprendizaje automático seguros a nivel empresarial.