DataRobot AI Platform

Información básica

La plataforma de IA de DataRobot es una solución integral de IA empresarial diseñada para automatizar el ciclo de vida completo del aprendizaje automático, desde la preparación de datos hasta la implementación y la gobernanza de modelos. Admite capacidades de IA tanto predictivas como generativas.

• Modelo: DataRobot AI Platform (también conocida como DataRobot Enterprise AI Platform o DataRobot AI Cloud Platform).
• Versión: La última versión autogestionada es DataRobot 11.1, lanzada el 17 de julio de 2025. Las versiones SaaS gestionadas reciben actualizaciones mensuales.
• Fecha de lanzamiento: DataRobot AI Platform 9.0 se lanzó el 17 de marzo de 2023. La plataforma de IA en la nube debutó aproximadamente un año antes, en septiembre de 2022.
• Requisitos mínimos: Se requiere una interfaz de usuario estándar basada en un navegador web para acceder.
• Sistemas operativos compatibles: La plataforma se accede principalmente a través de un navegador web, lo que la hace prácticamente independiente del sistema operativo para los usuarios finales. Para implementaciones autogestionadas, funciona en infraestructura gestionada por el cliente. La biblioteca de monitorización MLOps requiere Java 11 o superior a partir de marzo de 2025 (con DataRobot v11.0).
• Última versión estable: DataRobot 11.1 (Autogestionada, lanzada el 17 de julio de 2025).
• Fecha de fin de soporte: Las fechas de fin de soporte son específicas para cada versión de la plataforma de IA autogestionada y se detallan en la documentación de DataRobot.
• Fecha de fin de vida útil: No se ha especificado públicamente para la plataforma en su conjunto, ya que está en constante desarrollo y recibe actualizaciones.
• Fecha de vencimiento de la actualización automática: No se indica explícitamente. Las implementaciones de SaaS gestionadas reciben actualizaciones continuas, mientras que las versiones autogestionadas siguen un ciclo de vida de lanzamiento y soporte.
• Tipo de licencia: Licencia comercial para empresas.
• Modelo de implementación: Disponible como SaaS gestionado, nube privada virtual (VPC), autogestionado (en las instalaciones) o entornos híbridos. También está disponible una opción de nube de IA gestionada dedicada.

Requisitos técnicos

La plataforma de IA de DataRobot es una solución en la nube o autogestionada, con acceso del cliente principalmente a través de un navegador web. Los requisitos de hardware específicos del cliente son mínimos, centrándose en la conectividad de red y la compatibilidad con el navegador.

• RAM: No especificada para el acceso del cliente. Los requisitos del servidor dependen de la escala de la implementación y del volumen de datos.
• Procesador: No especificado para el acceso del cliente. Los requisitos del servidor dependen de la escala de implementación y del volumen de datos.
• Almacenamiento: El tamaño máximo del conjunto de datos para la ingesta de una sola tabla es de 5 GB para la plataforma de IA gestionada y de 10 GB para la plataforma de IA autogestionada. Puede gestionar hasta 1 TB por tarea de predicción.
• Visualización: Interfaz de usuario estándar basada en navegador web.
• Puertos: Requiere una conectividad a Internet constante y robusta para las operaciones basadas en la nube.
• Sistema operativo: El acceso del cliente se realiza mediante un navegador web, lo que lo hace compatible con la mayoría de los sistemas operativos modernos. Para implementaciones autogestionadas, la plataforma se ejecuta en la infraestructura del cliente; la biblioteca de monitorización MLOps requiere Java 11 o superior a partir de DataRobot v11.0.

Análisis de los requisitos técnicos

La plataforma prioriza la accesibilidad mediante un navegador web estándar, minimizando los requisitos técnicos del cliente. Las principales consideraciones técnicas giran en torno a la escala del procesamiento de datos y el despliegue de modelos, que se gestionan mediante la infraestructura en la nube de DataRobot o el entorno autogestionado del cliente. Existen límites en el tamaño de los conjuntos de datos para la ingesta de una sola tabla, pero la plataforma está diseñada para ofrecer un rendimiento escalable mediante el procesamiento paralelo para operaciones a gran escala.

Soporte y compatibilidad

La plataforma de IA de DataRobot ofrece soporte integral y amplia compatibilidad, integrándose con diversas herramientas de ciencia de datos y entornos de implementación.

• Última versión: DataRobot 11.1 para implementaciones autogestionadas, lanzada el 17 de julio de 2025. Las versiones de SaaS gestionado se actualizan mensualmente.
• Compatibilidad con sistemas operativos: El acceso del cliente se realiza mediante navegador web, lo que garantiza la compatibilidad con diversos sistemas operativos. Las implementaciones autogestionadas están diseñadas para ejecutarse en infraestructuras de clientes diversas.
• Fecha de fin de soporte: Se publican fechas específicas de fin de soporte para cada versión de la plataforma de IA autogestionada.
• Localización: La plataforma presta servicio a una base de clientes global, con disposiciones específicas como una instancia de nube de IA gestionada en AWS UE para el cumplimiento del RGPD.
• Controladores disponibles: DataRobot se integra con numerosas bibliotecas de aprendizaje automático de código abierto, incluidas H2O, TensorFlow, Spark ML, XGBoost, scikit-learn y Keras. Se conecta a diversas fuentes de datos empresariales, como bases de datos relacionales, clústeres Hadoop y archivos de texto.
• Opciones de soporte: Los usuarios pueden acceder al soporte por correo electrónico o mediante un sistema de tickets en línea; también se ofrece soporte telefónico. Para incidentes críticos, se ofrece servicio las 24 horas, los 7 días de la semana, previa solicitud.

Análisis del estado general de soporte y compatibilidad

DataRobot mantiene una sólida postura de soporte y compatibilidad. Su naturaleza web garantiza una amplia accesibilidad para el cliente, mientras que sus opciones autogestionadas se adaptan a necesidades específicas de infraestructura. Las actualizaciones continuas para SaaS y los ciclos de vida definidos para las versiones autogestionadas brindan claridad sobre la vigencia del software. La amplia integración de la plataforma con las bibliotecas de aprendizaje automático y fuentes de datos más populares destaca su flexibilidad e interoperabilidad dentro de los ecosistemas empresariales existentes. Sus robustos canales de soporte, incluyendo opciones disponibles las 24 horas, los 7 días de la semana para problemas críticos, subrayan su compromiso con la confiabilidad operativa.

Estado de seguridad

La plataforma de IA de DataRobot incorpora un programa de seguridad multicapa diseñado para entornos empresariales, que cumple con las mejores prácticas de la industria y los estándares de cumplimiento.

• Funcionalidades de seguridad: Incluye cifrado robusto para datos en tránsito (TLS 1.3) y en reposo, inicio de sesión único (SSO) basado en SAML, integración LDAP para clientes autogestionados y autenticación multifactor (MFA/2FA) mediante contraseña de un solo uso basada en tiempo (TOTP). Implementa control de acceso basado en roles (RBAC) con permisos granulares y comunicaciones API seguras mediante tokens de portador o autenticación básica HTTP con tokens API. La plataforma también cuenta con una biblioteca de protección para prevenir problemas como la fuga de información personal identificable (PII), la inyección de solicitudes, contenido malicioso y anomalías en los modelos, y admite modelos de protección personalizados e integración con NVIDIA NeMo.
• Vulnerabilidades conocidas: DataRobot ofrece soluciones para protegerse contra los 10 principales riesgos de OWASP. Mantiene un programa de divulgación de vulnerabilidades y un programa de recompensas por errores.
• Estado en la lista negra: No hay información disponible sobre el estado en la lista negra.
• Certificaciones: Certificada con ISO 27001, SOC2 Tipo II y conforme a HIPAA para su oferta SaaS de un solo inquilino en los principales proveedores de nube (AWS, Azure, GCP). También cumple con el RGPD, especialmente para su instancia de IA gestionada en la nube en la UE.
• Compatibilidad con cifrado: Admite el cifrado de datos tanto en tránsito (mediante TLS 1.3) como en reposo.
• Métodos de autenticación: Admite varios métodos, incluidas cuentas de Google/Github para usuarios de prueba, SSO basado en SAML, LDAP, autenticación multifactor (TOTP), OAuth y autenticación mediante token de API.
• Recomendaciones generales: DataRobot hace hincapié en las prácticas de desarrollo seguro, la gobernanza integral, la gestión de riesgos y los programas de cumplimiento. Recomienda configurar y controlar el acceso a las conexiones OAuth y utilizar la autenticación multifactor (MFA) para mejorar la seguridad.

Análisis de la calificación general de seguridad

La plataforma de IA de DataRobot demuestra un alto nivel de seguridad general. Su marco de seguridad integral abarca la protección de datos, el control de acceso y la autenticación, con múltiples certificaciones reconocidas en el sector (ISO 27001, SOC2 Tipo II, HIPAA, RGPD). La inclusión de funciones avanzadas, como una biblioteca de vigilancia para la moderación de modelos y la protección contra los 10 principales riesgos de OWASP, pone de manifiesto un enfoque proactivo ante los desafíos de seguridad específicos de la IA. Las evaluaciones de seguridad continuas y un programa de divulgación de vulnerabilidades refuerzan aún más su compromiso con el mantenimiento de un entorno seguro.

Rendimiento y puntos de referencia

La plataforma de IA de DataRobot está diseñada para ofrecer un alto rendimiento y escalabilidad, aprovechando la automatización para acelerar el desarrollo y la implementación de la IA.

• Puntuaciones de referencia: La plataforma gestiona la ingesta escalable de conjuntos de datos de hasta 100 GB por tabla. Puede crear miles de modelos en paralelo y admite más de 10 000 implementaciones. Procesa decenas de miles de millones de predicciones y gestiona hasta 1 TB por tarea de predicción.
• Métricas de rendimiento reales: DataRobot automatiza flujos de trabajo complejos de aprendizaje automático, reduciendo significativamente el tiempo de implementación de modelos y la obtención de valor empresarial. Los usuarios informan de la capacidad de crear cientos de modelos e implementar los de mejor rendimiento en cuestión de horas, una aceleración sustancial en comparación con los métodos tradicionales.
• Consumo de energía: No se detalla explícitamente en la información disponible públicamente. Al tratarse de una plataforma autogestionada y basada en la nube, el consumo de energía varía según la infraestructura de implementación y la escala de operaciones.
• Huella de carbono: No se detalla explícitamente en la información disponible públicamente. Las implementaciones en la nube suelen aprovechar la infraestructura compartida y optimizada para lograr eficiencia.
• Comparación con recursos similares: DataRobot se distingue por sus flujos de trabajo de aprendizaje automático altamente automatizados, su diseño intuitivo, su amplia selección de algoritmos, su escalabilidad, la rapidez de sus resultados y la sólida interpretabilidad de sus modelos. En comparación con competidores como H2O.ai y Google AutoML, DataRobot ofrece capacidades de MLOps más completas, incluyendo la monitorización automatizada de modelos, la detección de desviaciones y la gobernanza. Si bien C3 AI destaca por sus potentes herramientas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y estadísticas, DataRobot sobresale en la automatización integral y la gestión de modelos.

Análisis del estado general del desempeño

La plataforma de IA de DataRobot demuestra un rendimiento sólido, en particular por su capacidad para automatizar y escalar operaciones de aprendizaje automático. Su capacidad para gestionar grandes conjuntos de datos, la creación de modelos en paralelo y altos volúmenes de predicción subraya su idoneidad para entornos empresariales. El enfoque de la plataforma en la automatización se traduce en importantes beneficios prácticos, permitiendo una implementación de modelos más rápida y una obtención de valor de la IA con mayor celeridad. Si bien no se dispone fácilmente de datos específicos sobre consumo energético y huella de carbono, sus capacidades de procesamiento distribuido y nativo de la nube sugieren una utilización eficiente de los recursos. La ventaja competitiva de la plataforma reside en su enfoque integral y automatizado de todo el ciclo de vida de la IA.

Reseñas y comentarios de los usuarios

Las reseñas y comentarios de los usuarios sobre la plataforma de IA de DataRobot generalmente resaltan sus puntos fuertes en automatización y facilidad de uso, al tiempo que señalan áreas de mejora.

• Fortalezas: Los usuarios suelen elogiar la plataforma por su alto nivel de automatización, que simplifica la creación e implementación de modelos, poniendo la IA avanzada al alcance de un público más amplio, incluyendo analistas de negocio. Destaca por sus sólidas capacidades de MLOps, su excelente atención al cliente y la rápida obtención de valor para proyectos de IA. Su carácter integral, sus sólidas funciones de gobernanza y su capacidad para automatizar tareas tediosas de aprendizaje automático también son muy valoradas. Muchos usuarios la consideran productiva y con un alto retorno de la inversión.
• Debilidades: Algunos usuarios reportan problemas generales de rendimiento, aunque no siempre los especifican. Las opciones de personalización pueden ser algo limitadas para soluciones de aprendizaje automático altamente especializadas. El costo de la plataforma se menciona ocasionalmente como una posible barrera para algunas organizaciones. Además, su dependencia de la infraestructura en la nube implica capacidades limitadas sin conexión, y la integración con ciertas herramientas de almacenamiento de terceros puede presentar dificultades.
• Casos de uso recomendados: La plataforma se recomienda para una amplia gama de aplicaciones, incluyendo análisis predictivo, IA generativa, detección de fraude, procesamiento de reclamaciones, suscripción, pronóstico de series temporales, detección de anomalías, predicción de abandono de clientes, gestión de riesgos, planificación de la demanda y optimización general de procesos de negocio.

Resumen

La plataforma de IA de DataRobot se erige como una solución líder de IA empresarial, distinguiéndose por su automatización integral a lo largo de todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Su principal fortaleza reside en democratizar la IA, permitiendo tanto a científicos de datos como a analistas de negocio crear, implementar y gestionar rápidamente modelos de IA predictivos y generativos. La plataforma ofrece opciones de implementación flexibles, incluyendo SaaS gestionado, VPC y entornos autogestionados, adaptándose a las diversas necesidades organizativas y requisitos de residencia de datos.

Técnicamente, DataRobot está diseñado para la escalabilidad, capaz de gestionar grandes conjuntos de datos y ejecutar miles de modelos en paralelo, lo que se traduce en una reducción significativa del tiempo de obtención de valor para las iniciativas de IA. Su sólido marco de seguridad, avalado por las certificaciones ISO 27001, SOC2 Tipo II y HIPAA, junto con funciones avanzadas como el cifrado de datos, la autenticación multifactor y una biblioteca de seguridad para la moderación de modelos, garantiza un entorno altamente seguro para datos y modelos confidenciales.

Los comentarios de los usuarios destacan constantemente la facilidad de uso de la plataforma, su potente automatización y su excelente atención al cliente como fortalezas clave, lo que se traduce en una mayor productividad y un retorno de la inversión positivo. Si bien algunos usuarios señalan problemas de rendimiento ocasionales, la personalización limitada para soluciones muy específicas y el costo como posibles consideraciones, la opinión general es abrumadoramente positiva, sobre todo para las organizaciones que buscan acelerar la adopción de la IA e implementar el aprendizaje automático a gran escala.

En resumen, la plataforma de IA de DataRobot es una solución potente, segura y fácil de usar para empresas que buscan integrar la IA en sus operaciones de forma eficiente y eficaz. Sus capacidades integrales, desde la ingesta de datos y la creación automatizada de modelos hasta las operaciones de aprendizaje automático y la gobernanza, la posicionan como una opción sólida para las organizaciones que buscan aprovechar la IA para obtener una ventaja competitiva.

La información proporcionada se basa en datos de dominio público y puede variar según la configuración específica del dispositivo. Para obtener información actualizada, consulte los recursos oficiales del fabricante.