Explorando las alternativas de Vertex AI para 2026

Para muchos equipos de ingeniería, Vertex AI comienza como una conveniencia y termina como una restricción. Si bien es potente, con frecuencia obliga a hacer concesiones: se logra una estrecha integración con los servicios de Google, pero se pierde el control de la infraestructura, se enfrenta a unos costes poco claros de «disponibilidad permanente» y depende estrictamente de un proveedor.

Sin embargo, 2026 es el año de la IA portátil y abierta. Los equipos de ingeniería se están alejando cada vez más de los «jardines amurallados» cerrados y optan por plataformas que les permiten implementar modelos en cualquier lugar, ya sea en entornos de AWS, Azure, locales o híbridos.

Si está buscando alternativas que ofrezcan una mejor visibilidad de los costos, una verdadera portabilidad multinube o flujos de trabajo especializados para GenAI, está en el lugar correcto. Echemos un vistazo a los competidores que le están dando una oportunidad a Vertex AI.

Introducción a Vertex AI

Vertex AI es una plataforma de IA unificada e integrada de Google Cloud diseñada para ayudar a los científicos y desarrolladores de datos a crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático con eficiencia y facilidad. Vertex AI fusiona los servicios de Google Cloud para la IA en un solo entorno y ofrece una amplia gama de herramientas, desde API previamente capacitadas hasta AutoML y AI Platform. Entre las características destacables de Vertex AI se incluyen su perfecta integración con el almacenamiento y el análisis de Google Cloud, una amplia biblioteca de componentes de IA previamente entrenados y la capacidad de automatizar y agilizar la implementación de soluciones de IA.

La plataforma está diseñada para optimizar todo el flujo de trabajo del aprendizaje automático, que incluye los procesos de creación, capacitación e implementación de modelos. Con Vertex AI, te beneficias de herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático de última generación que aprovechan la tecnología y los servicios de vanguardia de Google. Está diseñado para facilitar el escalado desde el prototipo hasta la fase de producción sin tener que gestionar la infraestructura subyacente, gracias a sus capacidades de escalado automático y a sus servicios totalmente gestionados.

Precios: Vertex AI emplea un modelo de pago por uso, similar al de otros servicios de Google Cloud, en el que los cargos se basan en los recursos utilizados, como las horas de procesamiento, el procesamiento de datos y el almacenamiento. Google Cloud proporciona herramientas de estimación de costos para ayudar a administrar los gastos de manera eficaz.

Vertex AI puede ser una opción adecuada si:

• Estás buscando una plataforma con una sólida integración de las herramientas y los servicios de IA de Google, que permita desarrollar modelos sofisticados con menos esfuerzo.
• Necesita una plataforma que ofrezca capacidades avanzadas de aprendizaje automático con una administración mínima de la infraestructura.
• Prefiere una plataforma que ofrezca flexibilidad para administrar los costos de acuerdo con el uso de los recursos.
• Te sientes cómodo con el entorno de Google Cloud y quieres aprovechar sus amplias capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Razones para explorar alternativas a Vertex AI:

Si bien Vertex AI es una solución potente para proyectos de IA y aprendizaje automático, los usuarios potenciales deben tener en cuenta la curva de aprendizaje de la plataforma, especialmente los usuarios nuevos de Google Cloud. Además, en el caso de algunos proyectos, los costes podrían aumentar si aumentara el uso de determinadas funciones, como AutoML. Los usuarios que deseen evitar la dependencia de un proveedor o que requieran una plataforma más independiente en términos de servicios en la nube también pueden buscar otras opciones. Se deben tener en cuenta las necesidades únicas de cada proyecto para determinar si Vertex AI es la plataforma óptima para desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático.

Las 8 mejores alternativas de Vertex AI

Alejarse de Vertex AI no consiste solo en intercambiar herramientas, sino en recuperar el control sobre la infraestructura y los costos. Si bien Vertex AI destaca por su integración en el ecosistema de Google, las siguientes alternativas dan prioridad a la portabilidad y la modularidad.

Hemos seleccionado esta lista para destacar las plataformas que le permiten crear e implementar modelos donde desee, ya sea para reducir los costos de inferencia, acceder a la disponibilidad específica de GPU o simplemente evitar la dependencia de un proveedor.

Estos son los principales competidores de Vertex AI que cubriremos:

• True Foundry: Ideal para la implementación independiente de la nube y la optimización de costos.
• Amazon SageMaker: La principal alternativa para los equipos centrados en AWS.
• Aprendizaje automático de Azure: El principal contendiente del ecosistema de Microsoft.
• Estudio IBM Watson: Ideal para la nube híbrida y la ciencia de datos colaborativa.
• Plataforma de inteligencia de datos de Databricks: Lo mejor para la inteligencia artificial y el análisis de datos unificados.
• Núcleo de Seldon: Un marco sólido de código abierto para las implementaciones de Kubernetes.
• MLFlow: El estándar para el seguimiento de experimentos de código abierto.
• Valohai: Una plataforma mLOps diseñada específicamente para los pioneros del aprendizaje profundo.

True Foundry

True Foundry está diseñado para facilitar considerablemente la implementación de aplicaciones en clústeres de Kubernetes dentro de su propia cuenta de proveedor de nube. Hace hincapié en la seguridad de los datos al garantizar que las operaciones informáticas y de datos permanezcan en su entorno, se adhiera a los principios de la SRE y sea nativo de la nube, lo que permite un uso eficiente del hardware de varios proveedores de nube. Su arquitectura proporciona un plano dividido que comprende un plano de control para la orquestación y un plano de cálculo en el que se ejecuta el código de usuario, con el objetivo de lograr operaciones de aprendizaje automático seguras, eficientes y rentables.

Además, TrueFoundry se destaca por ofrecer un entorno que agiliza el proceso desde el desarrollo hasta la implementación, gracias a su integración con los marcos y herramientas populares de ML. Esto permite un flujo de trabajo más fluido, lo que facilita la transición del entrenamiento del modelo a la implementación real. Proporciona a los ingenieros y desarrolladores de datos una interfaz que prioriza el diseño centrado en las personas, lo que reduce significativamente la sobrecarga que normalmente se asocia a las operaciones de aprendizaje automático. Con un soporte ininterrumpido y acuerdos de nivel de servicio (SLA) garantizados, TrueFoundry garantiza una base sólida para que los equipos de datos innoven sin necesidad de reinventar las soluciones de infraestructura.

Fijación : El plan para empresas emergentes comienza en 0 dólares al mes y ofrece acceso gratuito para un usuario durante dos meses, mientras que el plan profesional comienza en 500 dólares al mes y añade funciones como el soporte multinube y la optimización de los costos de la nube. En el caso de las empresas, se ofrecen presupuestos personalizados para satisfacer necesidades específicas, como planes de control autohospedados y certificados de cumplimiento.

Limitaciones: El amplio conjunto de funciones y las capacidades de integración de TrueFoundry pueden introducir complejidad y generar una curva de aprendizaje pronunciada para los nuevos usuarios.

Comparación con Vertex AI:

Amazon Sage Maker

Amazon SageMaker es el principal servicio de aprendizaje automático totalmente gestionado de AWS, diseñado para ser el «taller» completo para cada paso del ciclo de vida del aprendizaje automático. Ideal para equipos que ya están profundamente integrados en el ecosistema de AWS, proporciona una amplia gama de herramientas que van desde el etiquetado de datos (Ground Truth) y la creación (SageMaker Studio) hasta la formación y la implementación.

Más allá del aprendizaje automático tradicional, SageMaker se ha expandido agresivamente hacia la IA generativa. Gracias a la integración con Amazon Bedrock y SageMaker JumpStart, proporciona acceso a una amplia gama de modelos básicos (como Claude de Anthropic y Llama de Meta) que se pueden ajustar e implementar de forma segura en su VPC.

Precios: Amazon SageMaker sigue un modelo granular de pago por uso en el que se factura por segundo el procesamiento, el almacenamiento y el procesamiento de datos utilizados. Ofrece una capa gratuita (por ejemplo, 250 horas de uso de un portátil) para la experimentación, pero los costos de producción pueden escalar rápidamente en función del tipo de instancia (CPU o GPU) y del tiempo de ejecución. Para lograr una previsibilidad a largo plazo, AWS ofrece planes de ahorro que pueden reducir los costos hasta en un 64% a cambio de un compromiso de uso de 1 o 3 años.

Limitaciones: El principal inconveniente de la plataforma es su complejidad y su pronunciada curva de aprendizaje; la gran cantidad de funciones y configuraciones de permisos de IAM puede resultar abrumadora para los equipos más pequeños o para aquellos que no cuentan con soporte dedicado de DevOps. Además, la administración de costos requiere vigilancia; los terminales de inferencia «siempre activos» cobran incluso cuando están inactivos y, a diferencia de algunas alternativas sin servidor, reducir la escala al cero absoluto puede resultar más lenta o requerir configuraciones asincrónicas específicas.

Comparación con Vertex AI

Aprendizaje automático de Azure

Aprendizaje automático de Azure (Azure ML) es el principal competidor para las empresas que confían en la gama de Microsoft. Su perfecta integración con las herramientas de Microsoft (como Power BI, Excel y Synapse Analytics) la convierte en una opción excepcionalmente sólida para las organizaciones que buscan democratizar la IA en sus diferentes unidades de negocio.

En cuanto a la IA generativa, Azure ML es actualmente líder del mercado debido a su facilidad exclusiva de acceso a los modelos de OpenAI (GPT-4, DALL-E) a través del servicio Azure OpenAI. Permite a las empresas ajustar e implementar estos potentes modelos dentro de un ámbito empresarial seguro, garantizando que los datos corporativos confidenciales permanezcan protegidos y cumplan con estándares como la HIPAA y el RGPD.

Precios: Azure Machine Learning funciona con un modelo de precios basado en el consumo en el que no hay costos iniciales ni cargos por terminación. Usted paga principalmente por las máquinas virtuales (procesamiento) utilizadas para el entrenamiento y la inferencia, junto con los costos de almacenamiento y redes asociados. Si bien el servicio básico es gratuito, los servicios gestionados específicos (como Azure OpenAI) pueden generar costos, ya que se facturan en función del uso de los tokens o del rendimiento por hora.

Limitaciones: Si bien es fácil de usar, Azure ML puede resultar restrictivo para los equipos que necesitan un control profundo de la infraestructura; por ejemplo, impone cuotas estrictas de núcleos por región, lo que puede obstaculizar los trabajos de capacitación masivos. Además, está muy optimizado para los datos que residen en Azure (Blob Storage, Data Lake). Si sus datos se encuentran en AWS S3 o Snowflake, crear canalizaciones eficientes puede resultar más engorroso y generar una latencia más alta en comparación con el uso de una plataforma independiente de la nube.

Comparación con Vertex AI

Estudio IBM Watson

Estudio IBM Watson es un entorno multifacético que impulsa a los científicos, desarrolladores y analistas de datos en sus esfuerzos por crear, entrenar y gestionar modelos de IA. La plataforma es conocida por sus potentes capacidades de aprendizaje automático y está reforzada por la tecnología de aprendizaje profundo e inteligencia artificial de IBM. Sirve como una plataforma colaborativa que une marcos de código abierto como PyTorch, TensorFlow y scikit-learn con las herramientas patentadas de IBM, ofreciendo flujos de trabajo de ciencia de datos visuales y basados en código. La naturaleza integral de Watson Studio es evidente en su compatibilidad con una variedad de fuentes de datos, lo que facilita un flujo de trabajo optimizado para crear, capacitar e implementar modelos de aprendizaje automático a escala.

Además de funciones avanzadas como el aprendizaje automático automático (AutoAI) y la supervisión de modelos, Watson Studio otorga acceso a modelos de aprendizaje automático previamente entrenados, como Visual Recognition y Watson Natural Language Classifier. El uso de Jupyter Notebooks junto con otros lenguajes de programación lo posiciona como una solución sólida para la colaboración y el despliegue de proyectos en diferentes entornos, incluso locales o como solución SaaS en la nube privada de IBM.

Precios: IBM Watson Studio presenta un modelo flexible de precios de pago por uso, que comienza en 99 USD al mes para la versión de nube estándar, lo que lo hace accesible para proyectos de varios tamaños, mientras que las soluciones empresariales ofrecen paquetes más amplios a un precio de 6 000 USD al mes con 5000 horas unitarias de capacidad y una versión de escritorio a 199 USD al mes para un modelado ilimitado.

‍Limitaciones: Si bien la plataforma es altamente capaz, los nuevos usuarios, especialmente aquellos sin experiencia previa en ciencia de datos, pueden tener dificultades para navegar por el conjunto completo de herramientas y puntos de integración. Esto podría resultar en una curva de aprendizaje pronunciada y podría requerir capacitación o asistencia adicionales para aprovechar al máximo la plataforma. Además, al igual que muchas plataformas sólidas, las implementaciones a gran escala podrían generar un aumento de los costos debido a la naturaleza avanzada de los servicios utilizados.

Comparación con Vertex AI:

Plataforma de inteligencia de datos de Databricks

Plataforma de inteligencia de datos de Databricks es un entorno coherente y completo que facilita el flujo de trabajo de análisis y aprendizaje automático de principio a fin, tal como lo hace Vertex AI en el ecosistema de Google Cloud. Se basa en una arquitectura similar a la de un lago, que combina los mejores elementos de los lagos de datos y los almacenes de datos para ofrecer una única fuente fiable para todas las cargas de trabajo de datos. Databricks destaca por su IA generativa y sus modelos de lenguaje de gran tamaño, integrados con un almacén de datos que ayuda a comprender la semántica de los datos y optimiza automáticamente el rendimiento para las necesidades de su empresa.

La plataforma ofrece herramientas para el procesamiento de datos, la programación, la administración, las operaciones de ETL, la generación de paneles y el modelado, seguimiento y servicio de aprendizaje automático. Es compatible con una variedad de lenguajes de programación y proporciona una integración perfecta con proyectos de código abierto como Delta Lake, MLFlow y Apache Spark.

Fijación : Databricks sigue un modelo de pago por uso con la opción de descuentos por compromiso de uso, lo que ofrece beneficios de costos al comprometerse con ciertos niveles de uso. Ofrecen una versión de prueba gratuita para los nuevos usuarios y una gama de productos diseñados para diferentes cargas de trabajo con precios que comienzan en 0,07 USD por DBU para los flujos de trabajo y los trabajos de streaming.

Limitaciones : Sin embargo, como ocurre con cualquier plataforma de datos integral, puede haber una curva de aprendizaje, especialmente para quienes recién comienzan a utilizar sistemas tan extensos de procesamiento de datos y aprendizaje automático. Además, según los servicios y la escala de las operaciones, los costos pueden aumentar, por lo que es importante tener en cuenta estos factores al elegir Databricks como plataforma de inteligencia de datos.

Comparación con Vertex AI:

Núcleo Seldon

Núcleo Seldon es una plataforma de código abierto diseñada para simplificar la implementación, el escalado y la administración de los modelos de aprendizaje automático en Kubernetes. Proporciona un marco potente para ofrecer modelos creados con cualquier conjunto de herramientas de aprendizaje automático, lo que permite empaquetar fácilmente los modelos en contenedores Docker listos para su implementación. Seldon Core facilita la elaboración de procesos de inferencia complejos, las pruebas A/B, los despliegues canarios y la supervisión integral con Prometheus, lo que garantiza una alta eficiencia y escalabilidad para las operaciones de aprendizaje automático.

Fijación : Al ser de código abierto, Seldon Core en sí mismo no genera costos directos, aunque los costos operativos dependen de la infraestructura subyacente de Kubernetes.

Para obtener una exploración detallada de las capacidades y la documentación de Seldon Core, visite su Repositorio GitHub y documentación oficial.

Limitaciones: La configuración inicial requiere un buen conocimiento de Kubernetes, lo que puede presentar una curva de aprendizaje pronunciada para quienes no estén familiarizados con la orquestación de contenedores. Además, si bien es compatible con una amplia gama de herramientas y lenguajes de aprendizaje automático, la personalización o el uso de marcos no estándar pueden complicar el flujo de trabajo. Algunas funciones avanzadas, como el preprocesamiento y el posprocesamiento de datos, no son compatibles cuando se utilizan determinados servidores, como MLServer o Triton Server. Además, la documentación, aunque es extensa, puede faltar para casos de uso avanzados y, en ocasiones, dar lugar a que el contenido quede obsoleto o no esté disponible.

Comparación con Vertex AI:

MLFlow

MLFlow es una plataforma de código abierto diseñada para gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático, incluida la experimentación, la reproducibilidad y la implementación. Ofrece cuatro componentes principales: el seguimiento de MLFlow para registrar experimentos, los proyectos de MLFlow para empaquetar código de aprendizaje automático, los modelos de MLFlow para administrar e implementar modelos en todos los marcos y el registro de MLFlow para centralizar la administración de modelos. Este completo conjunto de herramientas simplifica los procesos a lo largo del ciclo de vida del aprendizaje automático, lo que facilita a los equipos la colaboración, el seguimiento y la implementación de sus modelos de aprendizaje automático de manera eficiente.

Fijación : MLFlow es de uso gratuito, ya que es de código abierto, y los costos operativos dependen de la infraestructura utilizada para ejecutar experimentos de aprendizaje automático y servir modelos.

Para una comprensión más profunda de MLFlow, sus características y capacidades, considere explorar su documentación y Repositorio GitHub.

Limitaciones: MLFlow es versátil y potente para el seguimiento de experimentos y la administración de modelos, pero se enfrenta a desafíos en áreas como la seguridad y el cumplimiento, la administración del acceso de los usuarios y la necesidad de una infraestructura autogestionada. Además, tiene problemas de escalabilidad y la cantidad de funciones también es limitada.

Comparación con Vertex AI:

Valohai

Valohai es una plataforma mLOps diseñada para los pioneros del aprendizaje automático, con el objetivo de agilizar el flujo de trabajo del aprendizaje automático. Proporciona herramientas que automatizan la infraestructura de aprendizaje automático, lo que permite a los científicos de datos organizar las cargas de trabajo de aprendizaje automático en varios entornos, ya sea en la nube o en las instalaciones. Con funciones diseñadas para gestionar procesos complejos de aprendizaje profundo, Valohai facilita el seguimiento eficiente de cada paso del ciclo de vida del modelo de aprendizaje automático.

Precios: Valohai ofrece tres opciones: SaaS para equipos que comienzan con una computación en nube ilimitada, privada para mejorar la funcionalidad y la velocidad con la opción de computación en la nube o local, y autohospedado para una máxima seguridad y escalabilidad, lo que permite un control total sobre las operaciones de aprendizaje automático en la infraestructura preferida.

Limitaciones : Valohai promete automatizar y optimizar el despliegue de modelos de aprendizaje automático, ofreciendo un sistema integral que admite inferencias por lotes y en tiempo real. Sin embargo, los usuarios que deseen utilizar esta plataforma deben gestionar la complejidad que supone integrarla en sus sistemas existentes y podrían enfrentarse a dificultades si no están familiarizados con la gestión de amplios flujos de trabajo de aprendizaje automático y la gestión de infraestructuras.

Comparación con Vertex AI:

Conclusión: complejidad frente a control

‍ Las herramientas como Vertex AI y sus primos hiperescaladores son potentes, pero a menudo obligan a dedicar más tiempo a gestionar los permisos de la infraestructura y las configuraciones propietarias que a mejorar realmente los modelos.

La mejor alternativa no solo debería reemplazar a Vertex AI, sino que debería simplificarla.

En TrueFoundry, creemos que la infraestructura debe ser invisible. Ofrecemos una plataforma centrada en los desarrolladores que automatiza el trabajo pesado de Kubernetes, la optimización de costos y el servicio de modelos, lo que le permite realizar la implementación en cualquier nube con un solo comando.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es similar a Vertex AI?

Al evaluar las principales alternativas de Vertex AI, las plataformas como Databricks son similares, pero a menudo carecen de flexibilidad. TrueFoundry destaca como una opción superior al ofrecer una arquitectura multinube que evita la dependencia de un solo proveedor, a diferencia de las opciones estándar de hiperescalación.

¿Vertex AI es lo mismo que SageMaker?

No, pero SageMaker se cita con frecuencia como la principal alternativa de Vertex AI para los usuarios de AWS. A diferencia de ambas, TrueFoundry unifica las implementaciones en todas las nubes (AWS, GCP, Azure), lo que elimina las herramientas fragmentadas típicas de los ecosistemas de un solo proveedor.

¿Cuál es el equivalente de Vertex AI en Microsoft?

Azure Machine Learning es el competidor directo de Vertex AI dentro del ecosistema de Microsoft. Sin embargo, para los equipos que buscan una solución independiente de la nube, TrueFoundry proporciona un plano de control más rentable que funciona a la perfección sobre la infraestructura de Azure.

¿Quiénes son los competidores de Vertex AI?

Entre los principales competidores de Vertex AI se encuentran Amazon SageMaker, Azure Machine Learning y Databricks. Otras alternativas destacables son IBM Watson Studio para entornos híbridos, MLFlow para la gestión del ciclo de vida de código abierto y TrueFoundry para implementaciones portátiles y rentables.

¿Qué es mejor, Vertex o Avalara?

Si necesitas un competidor de Vertex AI para el despliegue de modelos, Vertex es la categoría correcta, mientras que Avalara se dedica exclusivamente al cumplimiento tributario. Para los equipos de ingeniería que priorizan la flexibilidad de GenAI por encima de las herramientas fiscales, TrueFoundry ofrece un mejor control y un mejor retorno de la inversión que Vertex AI.