Bienvenido a Platzi

🧠 Plataformas Empresariales de GenAI

1. Microsoft Azure OpenAI Service

• Acceso a modelos como GPT-4, Codex y DALL·E.
• Integración con Microsoft 365, Power Platform y Dynamics.
• Seguridad empresarial, cumplimiento y gobernanza.

2. Google Vertex AI

• Modelos como PaLM 2, Gemini y Imagen.
• Integración con BigQuery, Looker y Google Cloud.
• Ideal para análisis predictivo, generación de texto e imágenes.

3. Amazon Bedrock

• Acceso a modelos de Anthropic (Claude), Stability AI, Cohere y más.
• No requiere gestionar infraestructura de modelos.
• Compatible con AWS Lambda, SageMaker y otras herramientas cloud.

4. IBM watsonx.ai

• Enfocado en IA explicable y responsable.
• Modelos fundacionales entrenados por IBM.
• Integración con Watson Studio y Cloud Pak for Data.

5. Hugging Face Inference API / Transformers

• Biblioteca de modelos open-source.
• Ideal para organizaciones con equipos técnicos avanzados.
• Compatible con PyTorch, TensorFlow y ONNX.

🧰 Herramientas Especializadas para Empresas

6. DataRobot

• Automatización de machine learning y GenAI.
• Enfocado en modelos explicables y gobernables.
• Usado en telecomunicaciones para predicción de churn y optimización de red.

7. C3.ai

• Plataforma de IA empresarial con capacidades generativas.
• Aplicaciones específicas para energía, defensa y telecomunicaciones.
• Fuerte enfoque en integración de datos y seguridad.

8. Jasper AI for Business

• Generación de contenido comercial, técnico y creativo.
• Ideal para marketing, ventas y documentación.
• Ofrece control de tono, estilo y marca.

9. Synthesia / Pictory / Runway ML

• Generación de video con GenAI.
• Usado para capacitación, comunicación interna y marketing.
• Escalable para grandes volúmenes de contenido.

🔐 Herramientas de Gobernanza y Seguridad

10. Credo AI

• Evaluación de riesgos éticos y regulatorios en GenAI.
• Compatible con marcos como NIST AI RMF y EU AI Act.
• Ideal para organizaciones que requieren trazabilidad y cumplimiento.

11. Truera

• Auditoría de modelos de IA.
• Explicabilidad, detección de sesgos y validación de desempeño.
• Integración con pipelines de MLOps.