Tu pila de IA parece el monstruo de Frankenstein en versión digital. Modelos por aquí, API por allá, canalizaciones de datos por todas partes, y ninguno de ellos se comunica con los demás sin montar un escándalo.
Lo que necesita es una herramienta de orquestación de IA. Estas plataformas prometen reunir sus componentes de IA dispersos como si fueran un equipo bien entrenado.
Ayudan a gestionar el flujo de datos entre diferentes modelos de IA y a optimizar el uso de los recursos, lo que le permite crear aplicaciones más sofisticadas basadas en IA.
De este modo, su servicio de atención al cliente basado en IA ofrecerá respuestas útiles, los canales de datos procesarán terabytes sin intervención humana y los flujos de trabajo de la empresa se ejecutarán solos mientras usted duerme.
Hemos probado algunas de las herramientas más conocidas que prometen controlar la expansión de la IA mediante una orquestación eficaz. ¡Echemos un vistazo más de cerca! 👀
Las mejores herramientas de orquestación de IA de un vistazo
Analicemos los mejores orquestadores de IA y sus modelos de precios.
| Herramienta | Lo mejor para | Mejores funciones | Precios* |
| ClickUp | Gestión de tareas integrada con IA para particulares, startups, equipos de medianas empresas y grandes empresas | Búsqueda por voz, modelos de IA premium, agentes de piloto automático, automatización de tareas, sincronizar chat/documento/tareas, búsqueda de corporación, herramientas de productividad para escritorio y dispositivos móviles | Gratis para siempre; personalizaciones disponibles para corporaciones |
| Airflow | Programación compleja de flujos de datos para equipos de ingeniería y grandes organizaciones de operaciones de datos | Flujos de trabajo basados en DAG, configuración Python, interfaz de usuario web, ejecución Celery/Kubernetes, más de 200 conectores | Free |
| Kubeflow | Gestión de procesos de aprendizaje automático para equipos de ML nativos de la nube | Creación de canalizaciones visuales basadas en SDK, implementación de KServe, Katib para el ajuste, integración perfecta con Jupyter | Free |
| Prefect | Automatización de flujos de trabajo basada en Python para desarrolladores y equipos híbridos | Sintaxis nativa de Python, ejecución en nube híbrida, reintentos + recuperación de estado, panel en tiempo real | Plan Free disponible; planes de pago a partir de 100 $ al mes |
| Metaflow | Escalado del flujo de trabajo de ciencia de datos para equipos de datos basados en AWS | Escalado local a la nube, control de versiones, almacenamiento en caché por pasos, instantáneas, compatibilidad con clientes Python y cuadernos | Free |
| LangChain | Orquestación de aplicaciones LLM para desarrolladores de IA, startups y equipos de I+D de corporaciones | Encadenamiento multiagente, llamada de funciones, sistemas de memoria, bucles LangGraph, herramientas de ingeniería de indicaciones | Nivel de desarrollador gratuito; planes de pago a partir de 39 $ al mes |
| AutoGen | Coordinación de agentes conversacionales para creadores de aplicaciones basadas en LLM | Orquestación basada en el diálogo, colaboración entre múltiples agentes, perfiles de agentes, herramientas de registro y revisión | Free |
| Workato | Automatización de procesos empresariales para organizaciones de tamaño mediano y de corporación | más de 1000 conectores, generador visual de recetas, registro de auditorías, elaboración de informes de cumplimiento normativo | Precios personalizados |
| Crew IA | Equipos de agentes basados en rol para la orquestación estructurada de tareas de IA | Títulos de los agentes + estructura jerárquica, plantillas basadas en rol, traspasos automáticos, seguimiento de proyectos | Gratis (código abierto); planes de pago a partir de 99 $ al mes |
| Orby IA | Descubrimiento y automatización de flujos de trabajo para equipos con procesos intensivos | Observación de flujos de trabajo de IA, automatización de escritorio + web, aprendizaje continuo, ejecución entre herramientas | Precios personalizados |
| IBM watsonx Orchestrate | Gestión de flujo de trabajo de IA corporativa para grandes organizaciones que utilizan servicios de IBM | Indicaciones en lenguaje natural, orquestación de modelos de IA múltiples, herramientas de cumplimiento normativo, aprendizaje contextual | Prueba gratuita; planes de pago a partir de 500 $ al mes |
| ZenML | Estandarización del proceso de aprendizaje automático para equipos colaborativos de ciencia de datos | Pipelines reproducibles, linaje de artefactos, abstracción de pilas, arquitectura de complementos | Gratis; precios personalizados para niveles avanzados |
| MLflow | Orquestación de experimentos de aprendizaje automático para el control de versiones y la implementación de modelos | Seguimiento de experimentos, empaquetado de modelos, registro, implementación por fases, herramientas de comparación visual | Gratis, gratuito/a; precios personalizados para niveles avanzados |
¿Qué son las herramientas de orquestación de IA?
Las herramientas de orquestación de IA son plataformas que establecen la conexión y gestionan automáticamente sus flujos de trabajo de IA. Se encargan de la coordinación entre diferentes modelos de IA, API y sistemas de datos.
Estas herramientas automatizan el flujo de datos y tareas en toda su pila de IA. Convierten una colección desordenada de componentes de IA separados en una operación fluida que se ejecuta por sí sola.
¿Qué debe buscar en las herramientas de orquestación de IA?
Algunas aplicaciones de IA le salvarán la cordura, otras le volverán loco. Por eso, esto es lo que importa a la hora de elegir la herramienta «adecuada»:
- Fácil integración: la plataforma debe conectarse a sus herramientas existentes sin requerir tres semanas de tiempo de ingeniería. Busque conectores y API preintegrados que realmente hagan trabajo
- Escalabilidad real: debe gestionar sus volúmenes de datos reales, no solo cargas de trabajo de tamaño demostrativo, al tiempo que implementa protocolos de seguridad robustos. Puede utilizar las opiniones de clientes de empresas que se enfrentan a retos de escala similares
- Generador visual de flujos de trabajo: una buena interfaz de arrastrar y soltar ahorra horas de tiempo de código. Su equipo debería poder crear flujos de trabajo complejos sin tener que escribir scripts para cada conexión
- Supervisión y depuración: Cuando se producen fallos en los flujos de trabajo, es necesario tener una visibilidad clara de qué ha fallado y por qué, con paneles en tiempo real y seguimiento de errores
- Flexibilidad de implementación: Debe funcionar con su infraestructura actual, sin obligarle a reconstruir todo, y con compatibilidad con configuraciones en la nube, locales o híbridas
🧠 Dato curioso: Los primeros diagramas de flujo de trabajo se remontan a 1921, cuando el ingeniero mecánico Frank Gilbreth presentó los «gráficos de procesos» a la Sociedad Americana de Ingenieros Mecánicos. Fueron los antecesores del actual Modelo y Notación de Flujo de Trabajo de Empresa.
Las mejores plataformas de orquestación de IA para equipos con mucho trabajo
Ahora, repasemos nuestra selección de las mejores herramientas de orquestación de IA. 👇
Cómo evaluamos el software en ClickUp
Nuestro equipo editorial sigue un proceso transparente, respaldado por investigaciones y neutral con respecto a los proveedores, por lo que puede confiar en que nuestras recomendaciones se basan en el valor real del producto.
A continuación, te ofrecemos un resumen detallado de cómo evaluamos el software en ClickUp.
1. ClickUp (la mejor para la gestión de tareas y proyectos integrada con IA)
ClickUp, la app, aplicación integral para el trabajo, combina la gestión de proyectos, los documentos y la comunicación del equipo, todo en una sola plataforma, acelerada por la automatización y la búsqueda de IA de última generación.
Veamos cómo funciona como herramienta de orquestación completada. 🔁
Encuentre respuestas sin desviar su trabajo
Un jefe de diseño está en una reunión de revisión y alguien pregunta: «¿El nuevo flujo de incorporación ha reducido el abandono en el segundo paso?». Normalmente, esa pregunta actúa como desencadenante de una pausa: alguien tiene que buscar en los paneles de Mixpanel, hacer uso compartido de un informe a medio terminar y hacer un seguimiento más tarde.
Con ClickUp Brain, el responsable puede escribir la pregunta en la tarea correspondiente y obtener un desglose: número de registros, dónde abandonaron los usuarios y cómo se compara con el flujo anterior.
📌 Ejemplo de indicación: «Compare las tasas de abandono de los usuarios entre los flujos de incorporación antiguos y nuevos, concretamente en el paso dos».
La respuesta es inmediata, en el mismo lugar donde se realiza el trabajo de diseño, y el equipo puede decidir los cambios allí mismo, en lugar de posponerlos para otra reunión.
Este vídeo explica cómo ClickUp Brain acelera su flujo de trabajo:
Realice el trabajo con múltiples modelos de IA en un solo lugar
Los equipos suelen probar diferentes modelos de IA para diferentes fortalezas: Claude para el razonamiento, ChatGPT para la redacción flexible y Gemini para los resúmenes concisos. El dolor de cabeza proviene de saltar entre app, perder el contexto y copiar texto de un lado a otro.
ClickUp Brain MAX elimina esa fricción.
Un comercializador de productos que redacta un análisis competitivo puede generar matrices estructuradas de la competencia con Claude y pulir el tono narrativo con ChatGPT. También obtiene un resumen listo para ejecutivos de Gemini, todo ello dentro de Brain MAX.
Además, dado que extrae el contexto de las tareas y documentos de ClickUp, el análisis se mantiene fiel al trabajo del equipo sin necesidad de realizar ajustes manuales.
Aquí tienes un resumen de cómo ClickUp Brain MAX integra tu trabajo y tus herramientas:
Delega las actualizaciones repetitivas a los agentes /IA
A pesar de que ClickUp Brain y Brain MAX reducen el tiempo de búsqueda, todavía se dedica mucho esfuerzo diario a las mismas actualizaciones repetitivas.
Piense en las reuniones matutinas, los informes semanales o las constantes preguntas «¿Cuál es el estado?» en el chat. Alguien tiene que recopilar la información, darle formato y compartirla. Ese es el tipo de trabajo que ClickUp Autopilot Agents se encarga de realizar discretamente.
Elija agentes de piloto automático preconfigurados que puede activar en segundos, o cree sus propios agentes de IA personalizados con desencadenantes, condiciones e instrucciones.
Por ejemplo, habilite el Agente de informes semanales para recibir automáticamente un resumen de la actividad, el progreso y los retrasos del equipo.
Transiciones claras sin recordatorios adicionales
Los traspasos a menudo se retrasan porque las actualizaciones son manuales. Cuando una operación de venta pasa a «Cerrada», alguien tiene que acordarse de avisar al departamento financiero, asignar la incorporación y sincronizar el CRM.
ClickUp Automatización puede ayudarle en este sentido.
Establezca reglas personalizadas del tipo «si esto, entonces aquello» como desencadenante de determinados eventos. Así, en el momento en que cambia el estado, el departamento financiero ve una nueva tarea de facturación, se crea una lista de control de incorporación y Salesforce se actualiza en segundo plano. El representante pasa a la siguiente operación, con la confianza de que el proceso del cliente ya está en marcha.
Las mejores funciones de ClickUp
- encuentre lo que necesita: *Busque entre tareas, documentos y aplicaciones conectadas con ClickUp Enterprise Search para encontrar respuestas en cuestión de segundos
- Hable en lugar de escribir: haga preguntas o dicte notas a través de la productividad basada en la voz para obtener resultados estructurados con ClickUp Brain MAX
- *olvídese de las notas de reuniones manuales: transcriba las conversaciones con ClickUp AI Notetaker, capture los elementos pendientes y comparta resúmenes claros en uso compartido
- pule sus palabras: *Redacte borradores, refine el tono y edite textos torpes dentro de la tarea de ClickUp y documento de ClickUp utilizando ClickUp Brain para escribir y edición
- Convierta las grabaciones en claridad: registre las actualizaciones a través de ClickUp Clips mientras las transcribe y resume con ClickUp Brain
- da vida a tus ideas de forma visual: *Genera imágenes directamente en ClickUp Pizarra utilizando ClickUp Brain para convertir conceptos aproximados en imágenes compartibles durante las sesiones de brainstorming
ClickUp: Límites
- Curva de aprendizaje pronunciada debido a sus funciones extensas y opciones personalizadas
Precios de ClickUp
Valoraciones y reseñas de ClickUp
- G2: 4,7/5 (más de 10 400 opiniones)
- Capterra: 4,6/5 (más de 4000 opiniones)
¿Qué opinan los usuarios reales sobre ClickUp?
Esta reseña de G2 lo dice todo:
El nuevo Brain MAX ha mejorado enormemente mi productividad. La posibilidad de utilizar múltiples modelos de IA, incluidos modelos de razonamiento avanzado, a un precio asequible facilita la centralización de todo en una sola plataforma. Funciones como la conversión de voz a texto, la automatización de tareas y la integración con otras aplicaciones hacen que el flujo de trabajo sea mucho más fluido e inteligente.
El nuevo Brain MAX ha mejorado enormemente mi productividad. La posibilidad de utilizar múltiples modelos de IA, incluidos modelos de razonamiento avanzado, a un precio asequible facilita la centralización de todo en una sola plataforma. Funciones como la conversión de voz a texto, la automatización de tareas y la integración con otras aplicaciones hacen que el flujo de trabajo sea mucho más fluido e inteligente.
2. Airflow (la mejor para la programación de flujos de datos complejos)
Apache Airflow se originó como un proyecto interno de Airbnb antes de convertirse en una plataforma ampliamente adoptada para gestionar flujos de trabajo de datos complejos. Funciona según la filosofía de «configuración como código», lo que significa que toda la lógica del flujo de trabajo reside en archivos Python.
La plataforma de código abierto prospera en entornos en los que los equipos necesitan un control granular sobre las dependencias de las tareas, los mecanismos de reintento y los calendarios de ejecución.
*los DAG (grafos acíclicos dirigidos) sirven como planos de flujo de trabajo que Airflow transforma en canalizaciones ejecutables.
Las mejores funciones de Airflow
- Defina flujos de trabajo complejos como código Python utilizando decoradores y operadores personalizables para diferentes sistemas
- Supervise la ejecución del proceso a través de paneles con interfaz web detallados con visibilidad y registros a nivel de tarea
- Escala la ejecución de tareas en múltiples nodos de trabajo utilizando ejecutores Celery o Kubernetes
- Conéctese a bases de datos, servicios en la nube y API a través de más de 200 paquetes de proveedores, incluidos AWS, GCP y Azure
Límites de Airflow
- Para las cargas de trabajo de IA que requieren operaciones intensivas en GPU, es posible que los ejecutores predeterminados/a de Airflow (por ejemplo, Local o Celery) no puedan gestionar de manera eficiente los requisitos informáticos especializados
- Su ajuste requiere un conocimiento significativo de la infraestructura y un mantenimiento continuo que puede resultar abrumador para los equipos más pequeños
- Aunque puede complementar sistemas de streaming como Apache Kafka mediante el procesamiento de datos por lotes, carece de compatibilidad nativa para canalizaciones de IA continuas y de baja latencia
Precios de Airflow
- Free
Valoraciones y reseñas de Airflow
- G2: 4,4/5 (más de 110 opiniones)
- Capterra: No hay suficientes reseñas
¿Qué opinan los usuarios reales sobre Airflow?
Según el uso compartido en G2:
Apache Airflow ofrece una excelente flexibilidad a la hora de definir, programar y supervisar flujos de trabajo complejos. El enfoque basado en DAG es intuitivo para los ingenieros de datos, y el amplio ecosistema de operadores permite una fácil integración con diversos sistemas. Su interfaz de usuario facilita el seguimiento y la depuración de los flujos de trabajo, y su escalabilidad garantiza un funcionamiento fluido incluso con grandes canalizaciones.
Apache Airflow ofrece una excelente flexibilidad a la hora de definir, programar y supervisar flujos de trabajo complejos. El enfoque basado en DAG es intuitivo para los ingenieros de datos, y la amplia extensión de operadores permite una fácil integración con diversos sistemas. Su interfaz de usuario facilita el seguimiento y la depuración de los flujos de trabajo, y su escalabilidad garantiza un funcionamiento fluido incluso con grandes canalizaciones.
3. Kubeflow (la mejor para la gestión de procesos de aprendizaje automático)
Google desarrolló Kubeflow para remodelar los clústeres de Kubernetes y convertirlos en plataformas de aprendizaje automático, abordando así el reto de hacer que los flujos de trabajo de aprendizaje automático sean portátiles entre diferentes proveedores de nube.
El marco convierte los entornos contenedorizados en plataformas de aprendizaje automático integrales, centrándose específicamente en la reproducibilidad y la escalabilidad.
El componente Kubeflow Pipelines actúa como motor de orquestación, lo que permite a los científicos de datos crear flujos de trabajo utilizando una interfaz visual o un SDK.
Su perfecta integración de datos con los cuadernos Jupyter hace que esta herramienta destaque. Esto crea un entorno familiar para los profesionales del aprendizaje automático que ya se sienten cómodos con el desarrollo basado en cuadernos.
Las mejores funciones de Kubeflow
- Cree canalizaciones de aprendizaje automático mediante una interfaz visual de arrastrar y soltar o el SDK de Python con contenedorización de componentes
- Versión y seguimiento de experimentos en múltiples ejecuciones de canalizaciones con recopilación automática de metadatos
- Implemente modelos directamente en clústeres de Kubernetes a partir de artefactos entrenados mediante la integración de KServe
- Gestione los trabajos de ajuste de hiperparámetros a través del motor de optimización Katib utilizando múltiples algoritmos de búsqueda
Límites de Kubeflow
- Necesita una configuración sólida del clúster de Kubernetes debido a la profunda integración entre las herramientas
- Su enfoque en el aprendizaje automático puede establecer un límite en su versatilidad para necesidades de orquestación más amplias
Precios de Kubeflow
- Free
Valoraciones y reseñas de Kubeflow
- G2: 4,5/5 (más de 20 reseñas)
- Capterra: No hay suficientes reseñas
¿Qué opinan los usuarios reales sobre Kubeflow?
Según una reseña de G2:
Me gusta su portabilidad, que facilita el trabajo con cualquier clúster de Kubernetes, ya sea en un solo ordenador o en la nube... Al principio fue difícil de configurar, tuvimos que contar con miembros del equipo dedicados exclusivamente a ello.
Me gusta su portabilidad, que facilita el trabajo con cualquier clúster de Kubernetes, ya sea en un solo ordenador o en la nube... Al principio fue difícil de configurar, tuvimos que contar con miembros del equipo dedicados exclusivamente a ello.
🧠 Dato curioso: La cadena de montaje de Henry Ford en 1913 se considera a menudo la primera «automatización de flujo de trabajo» a gran escala. En lugar de software, utilizaba cintas transportadoras móviles para coordinar a personas y máquinas.
4. Prefect (la mejor para la automatización de flujos de trabajo basados en Python)
Los desarrolladores modernos de Python suelen considerar que los orquestadores tradicionales son demasiado rígidos y requieren demasiada configuración para sus flujos de trabajo diarios. Prefect da respuesta a estas frustraciones, priorizando la experiencia del desarrollador por encima de la sobrecarga de configuración.
La plataforma trata los flujos de trabajo como funciones Python normales decoradas con sus decoradores de flujo y tareas.
A diferencia de los orquestadores tradicionales, Prefect separa la definición del flujo de trabajo de la infraestructura de ejecución. Esto permite a los equipos ejecutar flujos de trabajo idénticos de forma local, en las instalaciones o en la nube, lo que resulta muy valioso durante las fases de desarrollo y pruebas.
Las mejores funciones de Prefect
- Consigue un modelo de ejecución híbrido en el que los flujos de trabajo se implementan en Prefect Cloud mientras se ejecutan en tu propia infraestructura
- Gestión de flujos de trabajo dinámicos que cambian de estructura en función de las condiciones de tiempo de ejecución y la ejecución condicional de tareas
- Reintente las tareas fallidas con estrategias de retroceso configurables, lógica de reintento personalizada y recuperación basada en el estado
- Supervise el estado de los flujos de trabajo mediante notificaciones en tiempo real, alertas de Slack y paneles de estado personalizables
Límites de Prefect
- Integraciones de ecosistemas de IA más pequeñas en comparación con otras plataformas de orquestación de flujo de trabajo
- Compatibilidad limitada para flujos de trabajo que no sean Python y sistemas heredados/a
Precios perfectos
- Afición: Gratis, gratuito/a
- Starter: 100 $ al mes
- Equipo: 400 $ al mes
- Ventaja: Precios personalizados
- Corporación: Precios personalizados
Valoraciones y reseñas perfectas
- G2: 4,2/5 (más de 120 opiniones)
- Capterra: No hay suficientes reseñas
¿Qué opinan los usuarios reales sobre Prefect?
Basado en una reseña de G2:
Lo que más ha gustado a nuestro equipo de Prefect es lo fácil que resulta convertir cualquier código Python en un proceso automatizado y operativo mediante los decoradores de Prefect. Pudimos migrar nuestros flujos de trabajo de funciones en la nube a Prefect en solo un par de días. El archivo YAML de implementaciones declarativas también es fácil de entender y de utilizar en nuestros procesos de CI/CD.
Lo que más ha gustado a nuestro equipo de Prefect es lo fácil que resulta convertir cualquier código Python en un proceso automatizado y operativo mediante los decoradores de Prefect. Pudimos migrar nuestros flujos de trabajo de funciones en la nube a Prefect en solo un par de días. El archivo YAML de implementaciones declarativas también es fácil de entender y de utilizar en nuestros procesos de CI/CD.
5. Metaflow (la mejor para escalar flujos de trabajo de ciencia de datos)
Los ingenieros de Netflix crearon Metaflow para ayudar a los científicos de datos a pasar de los prototipos de ordenador portátil a los sistemas de producción sin la complejidad de DevOps.
En esta plataforma de código abierto, cada ejecución del flujo de trabajo se convierte en un artefacto de versión. El sistema captura automáticamente el código, los datos y las instantáneas del entorno. Este enfoque de versión facilita la reproducción de experimentos, meses después de la ejecución original.
El escalado se realiza mediante decoradores que gestionan a la perfección la transición del cálculo local a las instancias en la nube con una sola línea de código. Además, Metaflow se integra de forma nativa con los servicios de AWS, lo que lo hace muy atractivo para los equipos que ya han invertido en el ecosistema de Amazon.
También puede optar por implementarlas en Azure, GCP o un clúster personalizado de Kubernetes.
Las mejores funciones de Metaflow
- Escala los cálculos desde la máquina local a instancias en la nube con un solo decorador @batch o @resources
- Versión de cada ejecución de flujo de trabajo automáticamente, incluyendo instantáneas de código, artefactos de datos y seguimiento de dependencia
- Reanude los flujos de trabajo fallidos desde cualquier punto de control sin perder el trabajo anterior utilizando el almacenamiento en caché a nivel de paso
- Acceda a los resultados del flujo de trabajo a través del cliente Python, la interfaz de cuaderno basada en web o la recuperación programática de datos
Límites de Metaflow
- Diseñadas principalmente para usuarios de infraestructura AWS y Python con limitada compatibilidad con la nube
- Menos adecuadas para flujos de trabajo de procesamiento de datos en tiempo real o en streaming
Precios de Metaflow
- Free
Valoraciones y reseñas de Metaflow
- G2: No hay suficientes reseñas
- Capterra: No hay suficientes reseñas
¿Qué opinan los usuarios reales sobre Metaflow?
Un usuario de G2 dice:
Lo que más me gusta de Metaflow es cómo hace que crear y ejecutar procesos de ciencia de datos resulte... bueno, normal. Solo tienes que escribir código Python normal sin perderte en interminables archivos de configuración ni preocuparte demasiado por la configuración de la infraestructura. La forma en que gestiona las versiones de los datos y te permite pasar de ejecutar cosas localmente a hacerlo en la nube es muy práctica. De alguna manera, elimina ese «dolor de cabeza de DevOps» para que puedas centrarte en el problema real que estás tratando de resolver.
Lo que más me gusta de Metaflow es cómo hace que crear y ejecutar procesos de ciencia de datos resulte... bueno, normal. Solo tienes que escribir código Python normal sin perderte en interminables archivos de configuración ni preocuparte demasiado por la configuración de la infraestructura. La forma en que gestiona las versiones de los datos y te permite pasar de ejecutar cosas localmente a hacerlo en la nube es muy práctica. De alguna manera, elimina ese «dolor de cabeza de DevOps» para que puedas centrarte en el problema real que estás tratando de resolver.
🔍 ¿Sabías que...? El término orquestación se tomó prestado de la música. Al igual que un director coordina diferentes instrumentos para crear armonía, las plataformas de orquestación coordinan múltiples aplicaciones, API y agentes de IA.
6. LangChain (la mejor para la orquestación de aplicaciones LLM)
La explosión de los grandes modelos lingüísticos ha creado un nuevo reto: encadenar múltiples operaciones de IA en aplicaciones coherentes. LangChain llena este vacío, proporcionando abstracciones que descomponen los complejos flujos de trabajo de IA en componentes manejables.
Su arquitectura modular permite componentes personalizados, como plantillas de indicaciones, sistemas de memoria e integraciones de herramientas.
LangChain ofrece procesos de IA de varios pasos, desde simples respuestas a preguntas hasta complejas tareas de investigación. Además, LangGraph se extiende a flujos de trabajo cíclicos en los que los agentes pueden iterar y perfeccionar sus resultados basándose en bucles de retroalimentación.
Las mejores funciones de LangChain
- Encadenar múltiples llamadas LLM utilizando patrones de ejecución secuenciales y paralelos con lógica de enrutamiento personalizada
- Gestione la memoria y el contexto de las conversaciones en interacciones prolongadas con agentes mediante múltiples backends de almacenamiento
- Cree plantillas de indicaciones de IA personalizadas que se adapten en función del estado del flujo de trabajo, las entradas del usuario y las variables contextuales
- Depure aplicaciones LLM utilizando el seguimiento integrado, las capacidades de registro y la integración de supervisión de LangSmith
Límites de LangChain
- Su rápido ritmo de desarrollo puede dañar las aplicaciones existentes durante las actualizaciones
- Gran sobrecarga de rendimiento al orquestar múltiples llamadas de modelos en secuencia
Precios de LangChain
- desarrollador: *Comienza gratis (luego se paga por uso)
- Además: Desde 39 $ al mes (y luego se paga por uso)
- Corporación: Precios personalizados
Valoraciones y reseñas de LangChain
- G2: No hay suficientes reseñas
- Capterra: No hay suficientes reseñas
¿Qué opinan los usuarios reales sobre LangChain?
Una publicación de Reddit comparte:
Langchain es muy bueno para tareas específicas de RAG porque el encadenamiento funciona muy bien en él. Sin embargo, el problema surge cuando se quiere un chatbot que pueda almacenar memoria y para el rastreo, aquí langchain tiene límites porque hay que terminar estas cosas manualmente. Esto se puede terminar utilizando langgraph porque es muy versátil.
Langchain es muy bueno para tareas específicas de RAG porque el encadenamiento trabaja muy bien en él. Sin embargo, el problema surge cuando se quiere un chatbot que pueda almacenar memoria y para el rastreo, aquí langchain tiene límites porque hay que hacer estas cosas pendientes manualmente. Esto se puede hacer utilizando langgraph porque es muy versátil.
📖 Lea también: Cómo utilizar la IA para automatizar tareas
7. AutoGen (la mejor para la coordinación de agentes conversacionales)
Microsoft Research ha desarrollado este marco para garantizar que los agentes de IA negocien soluciones y alcancen un consenso a través de un diálogo natural, en lugar de secuencias predeterminadas.
Los múltiples agentes de un sistema AutoGen pueden tener diferentes perfiles, capacidades y acceso a herramientas específicas, lo que crea entornos colaborativos muy ricos.
La plataforma de código abierto admite tanto el modo con intervención humana como el modo totalmente autónomo, lo que permite a los equipos aumentar la automatización a medida que crece la confianza. También genera registros detallados de las conversaciones que revelan cómo llegan los agentes a sus conclusiones.
Las mejores funciones de AutoGen
- Elija entre utilizar agentes AgentChat preconfigurados o crear sus propios agentes personalizados
- Permita a los agentes criticar y mejorar el trabajo de los demás a través de debates iterativos y ciclos de revisión por pares
- Provee compatibilidad con la intervención humana en cualquier momento durante las conversaciones de los agentes con puertas de aprobación y anulación manual
- Configure agentes con diferentes backends LLM, ajustes de temperatura y parámetros de optimización de costes
- Genere registros de conversación detallados para la depuración, las pistas de auditoría y el análisis de optimización de flujo de trabajo
Límites de AutoGen
- Control con límite sobre el comportamiento de los agentes una vez que las conversaciones comienzan a tener flujo
- Requiere una ingeniería cuidadosa para evitar que los agentes se desvíen del tema mediante una indicación precisa
Precios de AutoGen
- Free
Valoraciones y reseñas de AutoGen
- G2: No hay suficientes reseñas
- Capterra: No hay suficientes reseñas
🧠 Dato curioso: Los orígenes de la automatización de flujos de trabajo se remontan a la Revolución Industrial (siglo XVIII). Las empresas utilizaron por primera vez sistemas mecánicos, como los telares Jacquard con tarjetas perforadas, para automatizar tareas repetitivas. Estos también funcionaban según la lógica «si esto, entonces aquello».
8. Workato (la mejor para la automatización de procesos de empresa)
Workato aborda la orquestación desde una perspectiva de corporación, centrándose en la conexión de aplicaciones de empresa. La plataforma ofrece un creador de recetas visual que incluso los usuarios sin conocimientos técnicos pueden entender. Pero no se equivoque, los desarrolladores siguen disponiendo de capacidades avanzadas cuando las necesitan.
Como herramienta de orquestación de IA, Workato va más allá de la simple automatización para permitir procesos dinámicos, como el análisis de opiniones, el procesamiento inteligente de documentos y la puntuación predictiva de clientes potenciales. Los procesos empresariales se convierten en flujos de trabajo que gestionan automáticamente la recuperación de errores, la transformación de datos y el registro de cumplimiento.
Las funciones de Enterprise, como el control de acceso basado en roles, los registros de auditoría y el cumplimiento de SOC 2, hacen que Workato sea adecuado para sectores regulados en los que tanto la gobernanza como la funcionalidad son importantes.
Las mejores funciones de Workato
- Conecte más de 1000 aplicaciones empresariales a través de conectores preintegrados, API REST e integraciones webhook
- Transforme datos entre diferentes formatos de aplicaciones utilizando herramientas de mapeo y funciones de fórmula integradas
- Supervise los procesos empresariales con paneles en tiempo real, alertas automatizadas y análisis del rendimiento
- Aproveche su amplia comunidad, que ofrece recetas predefinidas que pueden ser personalizadas para desarrollar rápidamente nuevas automatizaciones
Límites de Workato
- Flexibilidad con límite para el procesamiento de datos complejos en comparación con los orquestadores basados en código
- La dependencia de conectores preintegrados puede establecer un límite en la integración con aplicaciones personalizadas
- El coste puede ser un factor importante, especialmente para las empresas más pequeñas o a medida que aumenta el volumen de tareas y aplicaciones conectadas
Precios de Workato
- Precios personalizados
Valoraciones y reseñas de Workato
- G2: 4,7/5 (más de 620 opiniones)
- Capterra: 4,6/5 (más de 80 opiniones)
¿Qué opinan los usuarios reales sobre Workato?
Como persona ajena a las integraciones, me encanta la interfaz de usuario de Workato. Puedo ponerme al día rápidamente con la persona que crea las integraciones y comprender la interfaz con bastante facilidad
Como persona ajena a las integraciones, me encanta la interfaz de usuario de Workato. Puedo unirme a la persona que está creando las integraciones y comprender la interfaz con bastante facilidad
📖 Lea también: Alternativas a Workato para automatizar flujos de trabajo
9. CrewAI (la mejor para equipos de agentes basados en rol)
CrewAI funciona como un sistema de gestión de proyectos digital en el que los agentes tienen títulos, habilidades y relaciones (elaboración de informes) que reflejan los equipos del mundo real.
Este enfoque basado en roles hace que el diseño de flujos de trabajo complejos resulte sorprendentemente intuitivo. Los investigadores recopilan información, los analistas procesan datos y los redactores crean informes, al igual que los equipos humanos. Los mecanismos de coordinación integrados se encargan automáticamente de la delegación de tareas, el seguimiento del progreso y el control de calidad.
La plataforma hace hincapié en la colaboración estructurada frente a la conversación, lo que hace que los resultados sean más predecibles que los marcos puramente conversacionales.
Las mejores funciones de CrewAI
- Realice un seguimiento del progreso en proyectos con múltiples agentes utilizando las funciones integradas de gestión de proyectos y seguimiento de hitos
- Integre con plataformas de nube o implemente localmente para obtener un mayor control
- Defina jerarquías de agentes que reflejen las estructuras de elaboración de informes reales de la organización con flujos de trabajo de aprobación
- Genere resultados estructurados mediante plantillas específicas para cada rol, directrices de formato y controles de calidad
- Realice un seguimiento de la eficiencia, el retorno de la inversión y el rendimiento con herramientas de observabilidad integradas
Límites de CrewAI
- Las definiciones rígidas de los rols pueden establecer un límite en los enfoques creativos para la resolución de problemas
- Menos flexibilidad en comparación con los marcos de conversación para tareas exploratorias
- Requiere algunos conocimientos de Python para casos de uso avanzados
Precios de CrewAI
- Orquestación: Código abierto
- Básico: 99 $ al mes
- Estándar: 500 $ al mes
- Pro: 1000 $ al mes
- Corporación: Precios personalizados
Valoraciones y reseñas de CrewAI
- G2: 4,2/5 (más de 50 opiniones)
- Capterra: 4,8/5 (más de 45 opiniones)
🧠 Dato curioso: La crisis del error Y2K provocó una carrera mundial para solucionar los problemas, lo que dio lugar a importantes actualizaciones tecnológicas. Esas inversiones sentaron unas bases tecnológicas más sólidas.
📮 ClickUp Insight: El 32 % de los trabajadores cree que la automatización solo ahorraría unos minutos cada vez, pero el 19 % afirma que podría suponer un ahorro de entre 3 y 5 horas a la semana. La realidad es que, a largo plazo, incluso los ahorros de tiempo más pequeños se acumulan.
Por ejemplo, ahorrar solo 5 minutos al día en tareas repetitivas podría resultar en más de 20 horas recuperadas cada trimestre, tiempo que se puede redirigir hacia trabajos más valiosos y estratégicos.
Con ClickUp, automatizar pequeñas tareas, como asignar fechas de vencimiento o etiquetar a compañeros de equipo, lleva menos de un minuto. Dispone de agentes de IA integrados para resúmenes y (elaboración de) informes automáticos, mientras que los agentes personalizados se encargan de flujos de trabajo específicos. ¡Recupere su tiempo!
💫 Resultados reales: STANLEY Security redujo el tiempo dedicado a la elaboración de informes en un 50 % o más con las herramientas de elaboración de informes personalizables de ClickUp, lo que permitió a sus equipos centrarse menos en el formato y más en la previsión.
10. Orby IA (la mejor para el descubrimiento y la automatización del flujo de trabajo)
Orby /IA adopta un enfoque refrescante y diferente de la orquestación. Utiliza inteligencia artificial neurosimbólica, impulsada por su modelo de acción a gran escala (LAM) patentado, para analizar las interacciones de los usuarios en diferentes aplicaciones. Esto permite identificar tareas repetitivas y patrones de flujo de trabajo que, de otro modo, podrían pasar desapercibidos.
Una vez identificados los flujos de trabajo, la plataforma puede automatizar secuencias completas tanto en aplicaciones de escritorio como en herramientas basadas en la web.
Entre sus puntos fuertes clave se incluyen la fiabilidad respaldada por la lógica (sin riesgo de alucinaciones), la auditabilidad completa con razonamiento paso a paso y los bucles de retroalimentación iterativos para mejorar su precisión.
Las mejores funciones de Orby IA
- Realice la automatización de procesos complejos que involucran múltiples app, aplicación utilizando el modelo patentado Large Action Model (LAM), ActIO
- Genere ejemplos de automatización de flujo de trabajo basados en patrones de uso reales, análisis de frecuencia y potencial de ahorro de tiempo
- Ejecute flujos de trabajo que interactúen con cualquier aplicación mediante la automatización de la interfaz de usuario, llamadas a API y grabación de pantalla
- Garantice la seguridad de la corporación con acceso basado en rol, cifrado y controles de cumplimiento estrictos
- Deje que la herramienta observe demostraciones o procedimientos operativos estándar (POE) y los traduzca en flujos de trabajo transparentes
Límites de Orby IA
- Preocupaciones sobre la privacidad en torno a la supervisión y el análisis de los patrones de comportamiento de los usuarios
- Los precios están orientados a las corporaciones y no son aptos para el autoservicio
- Control con límite sobre la lógica de automatización en comparación con las plataformas de orquestación basadas en código
Precios de Orby IA
- Precios personalizados
Valoraciones y reseñas de Orby /IA
- G2: No hay suficientes reseñas
- Capterra: No hay suficientes reseñas
11. IBM watsonx Orchestrate (la mejor para la gestión de flujos de trabajo de IA en corporaciones)
IBM watsonx Orchestrate proporciona la conexión (a internet) de diversos modelos de IA, aplicaciones y fuentes de datos a través de solicitudes en lenguaje natural.
Realiza tareas empresariales sofisticadas, como analizar la opinión de los clientes a partir de los tickets de asistencia recientes y crear informes de resumen. Con el tiempo, el sistema mejora su comprensión contextual y se adapta a las necesidades cambiantes de la empresa.
Entre bastidores, la plataforma coordina múltiples servicios de IA, transformaciones de datos e interacciones de aplicaciones a la perfección. Las funciones corporativas, como los controles de seguridad, el seguimiento del cumplimiento normativo y la integración con la infraestructura IBM existente, hacen que funcione bien para las grandes organizaciones.
Las mejores funciones de IBM watsonx Orchestrate
- Lance agentes IA preconfigurados para procesos de función o cree sus propios agentes reutilizables
- Cree un ecosistema de agentes preconfigurados, personalizados y de terceros con orquestación multiagente
- Mejore la automatización de tareas futuras y reduzca el tiempo de configuración con una IA que aprende las preferencias de los usuarios y el contexto empresarial
- Ejecute tareas de forma contextual y en el pedido correcto utilizando sus habilidades predefinidas y el procesamiento avanzado del lenguaje natural
- Implemente agentes más rápidamente con plantillas reutilizables y una biblioteca cada vez mayor de soluciones creadas por IBM y sus socios
Límites de IBM Watsonx Orchestrate
- Opciones de personalización con límite en comparación con las plataformas de código abierto
- La dependencia del ecosistema de IBM puede establecer un límite en la flexibilidad de la integración
Precios de IBM watsonx Orchestrate
- (versión de) prueba gratuita
- Essentials: Desde 500 $ al mes
- Estándar: Precios personalizados
Valoraciones y reseñas de IBM watsonx Orchestrate
- G2: 4,4/5 (más de 345 opiniones)
- Capterra: No hay suficientes reseñas
¿Qué opinan los usuarios reales sobre IBM watsonx Orchestrate?
Una reseña en G2: uso compartido
Una novedad que me gusta de IBM watsonx Orchestrate es cómo simplifica la automatización de tareas al permitir crear «habilidades» utilizando lenguaje natural. Es fácil de usar y permite a los usuarios que no son desarrolladores automatizar tareas repetitivas en herramientas como el correo electrónico, los calendarios y las aplicaciones empresariales sin necesidad de escribir código. La integración con Watson IA lo hace más inteligente y más sensible al contexto.
Una novedad que me gusta de IBM watsonx Orchestrate es cómo simplifica la automatización de tareas al permitir crear «habilidades» utilizando lenguaje natural. Es fácil de usar y permite a los usuarios que no son desarrolladores automatizar tareas repetitivas en herramientas como el correo electrónico, los calendarios y las aplicaciones empresariales sin necesidad de escribir código. La integración con Watson IA lo hace más inteligente y más sensible al contexto.
🔍 ¿Sabías que...? En la década de 1960, IBM introdujo los mainframes, que podían programar trabajos por lotes. Este fue el primer paso hacia la orquestación digital, en la que los equipos de TI gestionaban miles de tareas en enormes sistemas centralizados.
12. ZenML (la mejor para la estandarización de procesos de aprendizaje automático)
ZenML proporciona un marco de flujo de trabajo de ML estandarizado que sigue siendo lo suficientemente flexible como para adaptarse a diversas herramientas y preferencias. La plataforma trata los procesos de ML como artefactos de software de primera clase, que completan procesos de versión, pruebas e implementación.
El concepto de almacén de artefactos de ZenML garantiza que todas las entradas, salidas y metadatos del proceso reciban seguimiento y obtengan su versión automáticamente. Este enfoque sistemático hace que los experimentos sean reproducibles y auditables, convirtiendo el desarrollo ad hoc de ML en una práctica de software profesional.
Las mejores funciones de ZenML
- Realice un seguimiento automático de todos los artefactos del proceso, incluidos datos, modelos y metadatos, con el seguimiento del linaje
- Implemente el mismo proceso en diferentes entornos sin cambios en el código utilizando la abstracción de pila
- Genere gráficos de linaje que muestren el flujo de datos y las dependencias entre las ejecuciones del proceso
- Integre herramientas populares como MLflow, Kubeflow y diversas plataformas de nube
- Centralice el seguimiento, las cuotas y la gobernanza en los flujos de trabajo modernos de LLM y de aprendizaje automático tradicional
Límites de ZenML
- Una capa de abstracción adicional puede complicar la depuración cuando fallan los procesos
- La complejidad de la integración aumenta cuando se realizan conexiones (a internet) de varias herramientas de aprendizaje automático de terceros
Precios de ZenML
- Edición Community: Gratis, gratuito/a
- ZenML Pro: Precio personalizado
Valoraciones y reseñas de ZenML
- G2: No hay suficientes reseñas
- Capterra: No hay suficientes reseñas
13. MLflow (la mejor para la orquestación de experimentos de aprendizaje automático)
Databricks creó MLflow para hacer frente a los resultados dispersos de los experimentos, el empaquetado inconsistente de los modelos y los problemas de implementación. Organiza todo lo relacionado con los experimentos y las ejecuciones, y realiza un seguimiento automático de los parámetros, las métricas y los artefactos de cada sesión de entrenamiento de modelos de IA.
La interfaz gestiona los modelos desde el desarrollo hasta la producción, manejando con fluidez los flujos de trabajo de control de versiones, fase y aprobación de implementaciones.
Su registro de modelos sirve como catálogo central donde los equipos pueden descubrir, evaluar y promover modelos en diferentes entornos.
Las mejores funciones de MLflow
- Realice un seguimiento automático de los parámetros, métricas y artefactos de los experimentos durante el desarrollo de modelos con herramientas de comparación de interfaces de usuario
- Gestión del ciclo de vida de los modelos a través del registro con fases, flujos de trabajo de aprobación y desencadenantes de implementación automatizados
- Compare los resultados de los experimentos utilizando la visualización integrada, las capacidades de filtrado y las herramientas de análisis estadístico
- Defina y gestione múltiples puntos finales LLM de distintos proveedores en un único archivo YAML
- Implemente modelos en diversas plataformas, incluidos servicios de nube, clústeres de Kubernetes y dispositivos periféricos, utilizando el servicio integrado
Límites de MLflow
- Capacidades de orquestación de flujo de trabajo con límite para flujos de trabajo complejos de ML de varios pasos
- Retos de integración al trabajo con marcos de ML propietarios o especializados
Precios de MLflow
- Edición de código abierto: gratis, gratuito/a
- alojamiento gestionado con Databricks: *Precios personalizados
Valoraciones y reseñas de MLflow
- G2: No hay suficientes reseñas
- Capterra: No hay suficientes reseñas
🧠 Dato curioso: El término «reingeniería de procesos empresariales (BPR)» surgió en la década de 1990. Empresas como Ford y General Electric comenzaron a replantearse los flujos de trabajo de principio a fin, sentando las bases para la automatización moderna de los flujos de trabajo y la optimización impulsada por la IA
Ventajas de las herramientas de orquestación de IA
Los equipos que utilizan varios sistemas de IA dedican la mayor parte de su tiempo a coordinar en lugar de innovar. Las herramientas de IA se encargan del trabajo pesado para que su personal pueda centrarse en lo que realmente importa:
- Reducción del trabajo manual: elimina la necesidad de transferencias manuales entre diferentes modelos de IA gracias a la automatización de los flujos de trabajo de IA
- Mejor flujo de datos: evita la clásica (y frustrante) situación en la que sus modelos de aprendizaje automático esperan datos mientras sus canalizaciones procesan información que nunca llega al destino correcto
- desarrollo más rápido de IA:* elimina los cuellos de botella en la implementación mediante la gestión automática de las dependencias en cargas de trabajo complejas de IA
- Rentabilidad: evita el costoso error de utilizar recursos ociosos mientras otros sistemas crean cuellos de botella
Cómo elegir la herramienta de orquestación de IA adecuada
La mayoría de las plataformas de orquestación de IA parecen idénticas en las demostraciones, pero su rendimiento es muy diferente en la producción.
A continuación le explicamos cómo distinguir las promesas de marketing de la realidad:
- *evalúe su infraestructura actual de IA: complete la documentación de sus agentes de automatización de IA, canales de datos y flujos de trabajo de IA existentes. Los entornos complejos necesitan plataformas diseñadas para la complejidad
- Pruebe las capacidades de integración: Realice pruebas de concepto con sus fuentes de datos más desordenadas y sus API más antiguas. Las herramientas de integración de IA que gestionan conexiones limpias y modernas podrían tener problemas con los sistemas heredados/a
- Evalúa la compatibilidad con múltiples agentes: comprueba qué ocurre cuando diferentes modelos de IA compiten por los recursos durante los picos de uso. Muchas plataformas gestionan flujos de trabajo secuenciales, pero fallan cuando los sistemas se ejecutan simultáneamente
- compruebe las funciones empresariales:* Verifique que la orquestación de IA de la corporación incluye registros de auditoría, capacidades de reversión y herramientas de cumplimiento que trabajan bajo el escrutinio regulatorio
- Tenga en cuenta las futuras cargas de trabajo de IA: planifique las necesidades de orquestación de LLM, que cambian rápidamente a medida que surgen nuevos modelos. Debe optar por la flexibilidad en lugar de quedarse atrapado en plataformas de IA específicas
🔍 ¿Sabías que...? El 93 % de los responsables de TI de las corporaciones tienen planeado implementar agentes de IA autónomos, y casi la mitad ya los ha aplicado. Esto indica un cambio masivo hacia la orquestación de IA en todas las operaciones de empresa.
El futuro de la orquestación de IA
La orquestación de IA está pasando de la teoría a la práctica, y las investigaciones demuestran lo rápido que está tomando figura.
Un estudio reciente sobre las plataformas modernas de orquestación de flujos de trabajo destaca cómo se están diseñando marcos para establecer la conexión de múltiples agentes de IA, gestionar sus tareas y guiarlos hacia metas de uso compartido. Este cambio permite que los sistemas cooperen de forma más natural, sin que los usuarios tengan que combinar las herramientas por su cuenta.
En campos como la sanidad, la orquestación ya está demostrando su impacto. Los investigadores que trabajan en laboratorios autónomos han demostrado cómo las plataformas de orquestación pueden coordinar instrumentos de laboratorio, modelos de IA y aportaciones humanas al mismo tiempo. El resultado son experimentos más rápidos, menos errores y resultados que se pueden reproducir de forma consistente.
Se están observando patrones similares en los sectores financiero y manufacturero, donde la IA orquestada está ayudando a los equipos a tomar decisiones más rápidas y fiables.
Otra perspectiva proviene de la idea de la inteligencia distribuida orquestada. Este enfoque imagina redes de sistemas de IA que se adaptan y tienen un uso compartido de contexto entre tareas, trabajando junto a los seres humanos como socios colaborativos en lugar de herramientas aisladas.
🔍 ¿Sabías que...? El 95 % de las organizaciones siguen lidiando con problemas de integración, lo que constituye un límite para la eficacia de la implementación de la IA. La integración sigue siendo la clave, es decir, la barrera que limita todo el potencial de la IA en los flujos de trabajo de la corporación.
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A medida que más empresas adoptan la IA para aumentar la productividad y obtener información, a menudo terminan con múltiples soluciones de IA sin una estrategia clara. Esta creciente expansión de la IA dificulta su gestión, optimización y aprovechamiento pleno del potencial de la tecnología de IA. Lo que los equipos necesitan es claridad: un lugar donde encontrar respuestas, realizar un seguimiento de las actualizaciones y mantener los proyectos en marcha.
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Preguntas frecuentes (FAQ)
La automatización mediante IA se centra en realizar una única tarea, como enviar una notificación o actualizar una hoja de cálculo. La orquestación mediante IA va más allá, ya que enlaza múltiples tareas automatizadas y sistemas de IA para que funcionen juntos como un proceso coordinado.
La orquestación de agentes de IA es la coordinación estructurada de varios agentes de IA, cada uno de ellos diseñado para un rol específico. El orquestador gestiona cómo interactúan, realizan el uso compartido de información y completan tareas como grupo, en lugar de hacerlo de forma aislada.
Sí, la orquestación de IA puede reducir la proliferación de IA al consolidar herramientas y sistemas dispersos en un único marco organizado. Esto elimina el problema de la superposición de plataformas y facilita la gestión de todo desde un único punto de control.
No todas las plataformas requieren conocimientos de código. Muchas ofrecen paneles fáciles de usar, funciones de arrastrar y soltar y flujos de trabajo predefinidos. Sin embargo, la personalización avanzada y la integración con sistemas complejos pueden seguir requiriendo conocimientos técnicos.