Comparando las ofertas de IA Generativa de los principales proveedores de nube
- Cloud networking
- 29 de agosto de 2025
Evita la sobrecarga de información sobre IA y evalúa tus opciones con claridad gracias a nuestro resumen de las principales ofertas de IA generativa de AWS, Azure y Google Cloud.
Índice
En los últimos dos años, las ofertas de IA generativa se han disparado en el ámbito de la nube y en cualquier otro. Los grandes proveedores de servicios de acceso a la Nube (CSP) están en una posición privilegiada para liderar estos avances, ya que cuentan con los recursos necesarios para crear estos modelos, y sus clientes suelen ser “early adopters” y usuarios de la IA con grandes necesidades.
Aunque puede resultar fácil ceder al efecto rebaño de adoptar todas estas soluciones rápidamente, conseguirás optimizar todos los beneficios de la IA generativa si eliges e integras tus soluciones con una visión estratégica. Aquí hemos recopilado los principales productos y extensiones de IA de los tres principales proveedores de nube. Así sabrás por dónde empezar.
Constantemente se desarrollan nuevos productos, extensiones y funcionalidades, por lo que esta lista no es exhaustiva; te recomendamos revisar los enlaces proporcionados para obtener la información más actualizada.
Amazon Web Services (AWS)
Aunque AWS no fue el primer jugador en este campo, su creciente inversión en IA le ha permitido incorporarla en casi todos los aspectos de su catálogo de productos.
Además, AWS destaca casos de uso que reinventan la experiencia del cliente, mejoran la productividad y aceleran el crecimiento.
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock es un servicio totalmente gestionado y sin servidor que proporciona a los desarrolladores un entorno seguro y colaborativo para crear, lanzar y ejecutar todo tipo de aplicaciones.
Bedrock integra una mezcla de modelos fundacionales (FMs) de Amazon y de otras empresas líderes en IA, todos gestionados mediante una única API para estas aplicaciones en tiempo de ejecución, desbloqueando un rango de posibilidades en constante expansión.
Bedrock te permite experimentar con estos FMs y construir aplicaciones y agentes de IA generativa personalizados que utilicen los sistemas y datos de tu organización para ejecutar tareas por ti.
Al ser un producto serverless, no requiere gestión de infraestructura y su integración es sencilla si ya usas otras aplicaciones de AWS.
Además, Bedrock mantiene tus FMs actualizados usando RAG (Generación Aumentada con Recuperación), una funcionalidad que enriquece los prompts en tiempo real con datos propios de la empresa para obtener mejores resultados.
Si deseas comenzar rápidamente con IA sin tener que lidiar con la gestión de infraestructura subyacente, Bedrock es una excelente opción —y puedes probarlo en demo gratuita.
Amazon Titan
Amazon Titan forma parte de la plataforma Bedrock, pero a diferencia de Bedrock, no es sin servidor y la infraestructura no se gestiona por ti. La ventaja de esto es que tienes el control total para construir y diseñar tus aplicaciones de red con IA de principio a fin.
Los modelos fundacionales (FMs) de Amazon Titan son creados exclusivamente por AWS e incluyen modelos de texto, multimodales e imagen de uso general. Puedes personalizar estos modelos aún más o simplemente utilizarlos tal como vienen para generación de texto e imágenes, búsqueda semántica, capacidades RAG y más.
Si tienes requisitos especiales de red y estás preparado para gestionar una infraestructura de IA autogestionada, Titan es una excelente opción para incorporar completamente tus aplicaciones de IA en tu empresa.
Amazon SageMaker
Si estás buscando construir, entrenar y desplegar tus propios modelos de Machine Learning (ML), SageMaker te permite hacerlo consiguiendo un alto rendimiento, bajo coste y de manera escalable.
SageMaker es un servicio completamente gestionado y escalable que cuenta con un Entorno de Desarrollo Integrado (IDE) para que los desarrolladores gestionen estos modelos a gran escala, con una amplia gama de herramientas. Para quienes no son desarrolladores y desean gestionar sus modelos de ML, también existe una opción con interfaz sin necesidad de código.
Los ingenieros de datos pueden usar las herramientas incluidas en SageMaker para construir modelos fundacionales (FMs) desde cero, o acceder a uno de los cientos de modelos disponibles y personalizar sus parámetros con precisión utilizando técnicas avanzadas.
Con todas las posibilidades que ofrece SageMaker, consulta cómo otros clientes están utilizando la aplicación para inspirarte.
Amazon Q
Amazon Q es un avanzado asistente virtual potenciado por inteligencia artificial generativa, con dos funciones principales: Amazon Q Business y Amazon Q Developer, que ayudan a los usuarios a aprovechar sus capacidades de planificación y razonamiento de múltiples pasos de diferentes maneras.
Amazon Q Business actúa como un asistente virtual que utiliza un Modelo de Lenguaje Extenso (LLM). Cuando Amazon Q Business tiene acceso a los datos de los sistemas de tu organización, puede usarse para responder preguntas, proporcionar resúmenes, generar contenido y completar tareas de forma segura para los empleados.
El asistente puede conectarse de forma segura a más de 40 herramientas empresariales comúnmente utilizadas, lo que permite consolidar y dar sentido a diversas fuentes de información, mejorando la gestión del conocimiento empresarial. Una vez integrado en tu empresa, es previsible aumentar la productividad reduciendo los tiempos de investigación y verificación —el modelo incluso proporciona citas junto con sus respuestas para facilitar la verificación.
Como medida de seguridad, Amazon Q Business está diseñado para dar acceso solo a los datos a los que los usuarios ya tendrían acceso fuera de la plataforma.
En cuanto a desarrollo, Amazon Q Developer es una potente herramienta capaz de realizar una amplia gama de tareas a partir de solicitudes de desarrolladores. Estas tareas incluyen generación de código, pruebas, actualizaciones de aplicaciones, diagnóstico de errores, depuración, análisis y corrección de seguridad, así como optimización de recursos de AWS.
Cuando se conecta a los datos de la empresa —incluyendo políticas internas, información de productos, resultados comerciales, base de código y más— Amazon Q Developer puede resumir datos de forma lógica, analizar tendencias y mantener un diálogo informativo sobre la información. Además, su función CodeWhisperer puede escanear tu código para generar entradas contextualizadas, sugerir mejoras y alertarte sobre posibles problemas de seguridad.
Amazon Q está integrado con QuickSight, la plataforma de inteligencia empresarial (BI) de Amazon. Amazon Q en QuickSight utiliza BI generativa para ofrecer a los analistas de negocio un modelo de lenguaje natural con el que pueden interactuar para descubrir y explorar insights, ahorrando horas de análisis de datos. Funciones como resúmenes ejecutivos, preguntas y respuestas contextuales de datos y narrativas personalizadas permiten analizar información comercial y compartir hallazgos en toda la organización.
Amazon Q continúa expandiéndose e integrándose con otros productos de AWS, así que sin duda seguiremos viendo nuevos desarrollos de Amazon Q muy pronto.
Menciones honoríficas
Descubre más funciones e integraciones de inteligencia artificial generativa de AWS.
- Infraestructura de IA: una visión general de la infraestructura integral, segura y con una excelente relación precio-rendimiento de AWS.
- Datos e IA: un conjunto completo de capacidades de datos para potenciar tu inteligencia artificial generativa.
Azure
El respaldo de Microsoft a OpenAI le dio a Azure una ventaja inicial con ofertas líderes en inteligencia artificial generativa, pero el proveedor no se ha quedado ahí. Azure también está desarrollando y lanzando sus propias tecnologías internas junto con las soluciones de terceros de Microsoft para ampliar sus capacidades y adaptar mejor sus productos a los usuarios de redes en la nube.
Servicio Azure OpenAI
El servicio Azure OpenAI es una plataforma multipropósito que te permite crear aplicaciones y experiencias de inteligencia artificial generativa utilizando una variedad de modelos de Microsoft, OpenAI y Meta, entre otros.
La gama de herramientas del servicio Azure OpenAI te brinda la capacidad de automatizar tareas empresariales, crear contenido e imágenes, construir asistentes virtuales personalizados, generar análisis predictivos y mucho más. Puedes personalizar ampliamente los modelos disponibles o simplemente utilizarlos tal como vienen para aprovechar todas las funciones que Azure y sus socios líderes del sector ofrecen.
Integra fácilmente con otros servicios de Azure, disfruta de seguridad incorporada y aprovecha potentes API para mejorar la experiencia del cliente, automatizar tareas repetitivas y obtener conocimientos más profundos de los datos de tu empresa.
Modelos abiertos Phi-3
Si estás buscando integrar un modelo de lenguaje versátil y económico en tu negocio, los modelos abiertos Phi-3 ofrecen una solución de bajo coste y baja latencia. Estos modelos de lenguaje breve (SLM) consumen mucho menos capacidad de procesamiento que los modelos de lenguaje extenso (LLM), lo que los convierte en una forma sostenible de incorporar aplicaciones internamente.
Según Microsoft, la familia SLM Phi-3 “[supera a modelos del mismo tamaño e incluso mayores en una variedad de pruebas de lenguaje, razonamiento, codificación y matemáticas](https://azure.microsoft.com/en-us/blog/new-models-added-to-the-phi-3-family-available-on-microsoft-azure/#:~:text=Phi-3 models are the,%2C coding%2C and math benchmarks.)”. Hay cuatro modelos Phi-3 disponibles, todos listos para usarse directamente:
- Phi-3-mini: 3.8 mil millones de parámetros
- Phi-3-small: 7 mil millones de parámetros
- Phi-3-medium: 14 mil millones de parámetros
- Phi-3-vision: 4.2 mil millones de parámetros, modelo multimodal con capacidades de texto e imagen
Puedes construir el modelo Phi-3 que elijas en la nube, en el edge (borde), o directamente en tu dispositivo. También puedes operar sin conexión gracias a las capacidades de implementación local y ajustar finamente los modelos con datos específicos de tu dominio. Para quienes desean usar IA generativa para un número limitado de tareas simples sin sacrificar el rendimiento, Phi-3 es la opción ideal.
Azure Machine Learning
Para los ingenieros de datos que buscan una solución completa para todo el ciclo de vida de Machine Learning (ML), necesitarán una solución de nivel empresarial. Con Azure ML, puedes acceder a una infraestructura de IA especialmente diseñada para construir modelos de ML escalables sobre una potente infraestructura de IA.
Sus características incluyen avanzadas capacidades de ingeniería de prompts, puntos finales gestionados, manipulación interactiva de datos y la habilidad para estandarizar características para que puedan reutilizarse en toda tu empresa. La integración y entrega continua también te permiten automatizar y optimizar flujos de trabajo en diferentes operaciones empresariales.
Esta opción no es para principiantes, pero si cuentas con las capacidades y conocimiento necesario, Azure ML te ofrece todas las herramientas necesarias para construir una potente capa de IA que se adapte a toda tu empresa. Prueba Azure ML gratis para comenzar a explorar todo lo que tiene para ofrecer.
Azure AI Search
En la inteligencia artificial generativa, la adquisición de información es esencial, especialmente para aplicaciones que entregan resultados en texto o vectores. En lugar de dejar esta capacidad en segundo plano, Azure ha creado su propia plataforma de adquisición de información segura, escalable y potenciada por IA: Azure AI Search.
En palabras de Azure, “Azure AI Search ofrece un sistema de adquisición de información completo y listo para empresas con tecnología avanzada de búsqueda, sin sacrificar costos ni rendimiento.”
Azure AI Search te brinda más maneras de recopilar y recuperar datos para tus aplicaciones de IA:
- Ve más allá de la búsqueda basada solo en vectores con funciones avanzadas como puntuación por coincidencia de palabras clave, reordenamiento, búsqueda geoespacial y más.
- Carga automáticamente datos desde diversas fuentes de Azure y terceros.
- La extracción, fragmentación, enriquecimiento y vectorización están integrados y simplificados en un solo flujo.
- Una base de datos vectorial con muchas funciones que soporta multivector, filtrado por metadatos, y es híbrida, y multilingüe.
- Incluye características de seguridad como cifrado, autenticación segura y aislamiento de red.
Puedes integrar Azure AI Search con una variedad de aplicaciones y frameworks, usarlo para gestionar cargas de trabajo RAG a gran escala y reducir el tiempo de implementación.
Aprende más sobre cómo crear un servicio de búsqueda para comenzar.
Azure AI Content Safety
Cada uno de los proveedores de servicios en la nube (CSP) mencionados en este artículo cuenta con una variedad de funciones integradas de seguridad y protección como parte de su compromiso con la IA responsable. Estas van desde la implementación de mejores prácticas como reglas subyacentes en la ingeniería de prompts, hasta la detección y rechazo de entradas de texto inapropiadas y solicitudes de imágenes.
Pero Azure ha ido un paso más allá al lanzar su propio sistema avanzado de seguridad de contenido, que se puede integrar fácilmente en tu suite de Azure AI. Sus capacidades avanzadas de monitorizació analizan las salidas generadas tanto por modelos fundamentales (FMs) como por humanos para identificar problemas de calidad, detectar y filtrar riesgos potenciales y bloquear amenazas.
Azure AI Content Safety está diseñado para:
- Detectar y filtrar contenido inapropiado y dañino
- Detectar y bloquear ataques de inyección de prompts
- Identificar materiales sin fundamento o “alucinaciones”
- Identificar y proteger contenido con derechos de autor
Puedes personalizar y ampliar sus capacidades para reflejar los estándares y políticas específicas de tu organización, por ejemplo, creando una lista personalizada de bloqueo con palabras clave específicas. Si quieres llevar tu personalización al siguiente nivel, asegúrate de usar la API de Azure AI Content Safety.
Menciones especiales
Conoce más sobre funciones e integraciones de IA generativa de Azure y Microsoft.
- Microsoft CoPilot en Azure: un asistente de IA de la nube al edge diseñado para simplificar operaciones y gestión.
- GitHub CoPilot en Azure: una extensión que se integra con GitHub Copilot Chat en VS Code.
- Azure AI Speech Analytics: un servicio para transcribir grabaciones de audio y video y generar resultados mejorados con varias capacidades.
- Dall-E 3: la herramienta de generación de imágenes de OpenAI, integrada con varios productos de IA de Microsoft.
- ChatGPT: sabemos que ya lo usas — también integrado con varios productos de IA de Microsoft.
Google Cloud
Google se ha comprometido a posicionar la IA como un componente central de su oferta de productos, y esto se refleja en la cantidad de productos y extensiones que ofrece hoy en día.
El enfoque de la compañía es equilibrar la investigación de vanguardia con la aplicación práctica, asegurando que los avances en IA no sean solo teóricos, sino que realmente mejoren la experiencia del usuario.
Gemini
Antes conocido como Bard, Gemini para Google Cloud es un asistente de IA potente. Dentro de la suite Gemini se encuentran varias funciones:
- Gemini Code Assist, un asistente multifuncional de codificación para desarrolladores
- Gemini Cloud Assist, una plataforma para la gestión del ciclo de vida de aplicaciones
- Gemini in Security, una plataforma de inteligencia para detección y respuesta a amenazas
- Gemini in BigQuery, que incorpora automatización en la plataforma de análisis de datos totalmente gestionada de Google Cloud
- Gemini in Looker, un asistente inteligente con el que puedes interactuar mediante conversaciones naturales para extraer insights de tus datos
- Gemini in Databases, un asistente para desarrollo de bases de datos.
Todos los aspectos del asistente están diseñados para usarse directamente y puedes aprovechar sus funciones mediante interacción conversacional. Además, Gemini se puede integrar en Google Workspace de tu empresa para extender sus funciones a toda la organización.
Vertex AI
Mientras que Gemini está diseñado para simplificar la experiencia del usuario, Vertex AI se enfoca en el control y la personalización. Con la plataforma ML de Google, puedes entrenar y desplegar modelos de ML y aplicaciones de IA en tiempo de ejecución a escala, así como personalizar y desplegar modelos de lenguaje grande (LLMs) en tus aplicaciones impulsadas por IA.
Al usar Vertex AI, tendrás acceso a:
- Modelos generativos de IA de Google, incluyendo texto, imagen y voz, que puedes personalizar y usar en tus propias aplicaciones de IA
- AutoML, una plataforma sin código para entrenamiento de datos que te permite automatizar la identificación y marcado de diferentes tipos de contenido
- Un servicio gestionado de entrenamiento personalizado que te da control total sobre el proceso de entrenamiento de tus modelos ML
- Model Garden, la biblioteca de modelos ML de Google con una variedad de modelos propietarios y de código abierto para usar y personalizar en la plataforma Vertex AI
- Codey APIs, un conjunto de APIs diseñadas para ayudarte a agilizar tareas de codificación.
También puedes usar las herramientas MLOps totalmente gestionadas y personalizables de Vertex AI, o integrarlas con varias funciones extendidas de Vertex para tener más formas de construir y colaborar en modelos. Vertex AI es una solución integral.
Gen App Builder
Si tienes poco tiempo o recursos pero quieres mejorar la experiencia del cliente con aplicaciones de búsqueda y conversación IA, Gen App Builder es una herramienta imprescindible. Esta herramienta rica en funciones lleva la IA a la capa de orquestación de tu infraestructura de red, guiándote en el desarrollo y despliegue simple y sin código de aplicaciones de búsqueda y conversación, con flujos de trabajo pre-construidos incluidos.
Gen App Builder procesa y sintetiza conjuntos de datos de toda tu empresa para entregar resultados que facilitan la integración de estas aplicaciones en tu negocio interno y páginas web de cara al cliente con facilidad. El resultado es un negocio más eficiente y una experiencia de cliente mejorada con el mínimo esfuerzo de tu parte.
Menciones especiales
Conoce más funciones e integraciones de IA generativa de Google Cloud y Google:
- Google DeepMind: una filial de investigación en IA que abarca una amplia gama de proyectos y plataformas de IA de Google
- PaLM 2: un modelo de lenguaje de próxima generación con capacidades avanzadas multilingües, de razonamiento y codificación
- Chirp en Vertex AI: la versión de Vertex AI de un modelo universal de voz que puede traducir a más de 100 idiomas
- Imagen en Vertex AI: capacidades de generación de imágenes IA de Vertex AI para desarrolladores de aplicaciones
- Vision AI: una suite de herramientas que combina visión por computadora con otras tecnologías para analizar video e integrar funciones de detección visual en aplicaciones.
Conclusión
Aprovechar las herramientas de IA de los hyperscalers es una manera eficiente de acelerar los resultados empresariales. A medida que las cargas de trabajo aumentan en tamaño y los datos se acumulan en ubicaciones geográficas específicas, una estrategia sólida de conectividad se vuelve fundamental.
Además, al existir conjuntos de datos distribuidos en múltiples puntos de presencia y la necesidad de utilizar diversas herramientas para obtener los mejores resultados, desplegar una red privada escalable con acceso directo a las principales herramientas de IA de cada proveedor es clave para minimizar las complicaciones de gestión y garantizar eficiencias operativas que aceleren los resultados.
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Al igual que cualquier otro sistema en el mundo de las Tecnologías de la Información (TI), la IA se basa en una infraestructura de computación, y el rendimiento de tus aplicaciones de IA depende de esta infraestructura y de las conexiones que la unen.
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