Vertex AI es una plataforma unificada de aprendizaje automático (ML) ofrecida por Google Cloud que permite a las organizaciones construir, entrenar, implementar y gestionar modelos de inteligencia artificial a escala. Lanzada en mayo de 2021, consolida los servicios anteriores de IA de Google Cloud, incluidos AutoML y AI Platform, en una única interfaz y API. La plataforma está diseñada para respaldar todo el ciclo de vida del ML, desde la preparación de datos y la ingeniería de características hasta el entrenamiento, la evaluación y el servicio de modelos, con herramientas integradas tanto para código personalizado como para ML automatizado.
Vertex AI se basa en la infraestructura de Google Cloud y aprovecha la investigación de Google en aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Proporciona acceso a una variedad de modelos preentrenados, incluidas capacidades de grandes modelos de lenguaje y IA generativa, junto con herramientas para construir modelos personalizados utilizando marcos como TensorFlow, PyTorch y JAX. La plataforma es utilizada por empresas de diversas industrias para aplicaciones como análisis predictivo, visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y sistemas de recomendación.
Componentes principales
Vertex AI ofrece varios componentes integrados que optimizan el flujo de trabajo de ML. Vertex AI Pipelines proporciona un servicio de orquestación sin servidor para construir y gestionar pipelines de ML, utilizando Kubeflow Pipelines o TensorFlow Extended. Vertex AI Feature Store centraliza la gestión de características, permitiendo a los equipos compartir y reutilizar características entre modelos. Vertex AI Training admite entrenamiento distribuido con contenedores personalizados o contenedores preconstruidos gestionados, mientras que Vertex AI Prediction permite predicciones en línea y por lotes con escalado automático y monitoreo de modelos.
La plataforma también incluye Vertex AI Workbench, un entorno de notebooks basado en Jupyter para exploración de datos y experimentación, y Vertex AI Model Garden, un repositorio de modelos preentrenados y modelos fundacionales de Google y socios como OpenAI y Anthropic. Estos componentes están diseñados para reducir la sobrecarga operativa del ML, permitiendo a los científicos de datos e ingenieros centrarse en el desarrollo de modelos en lugar de la gestión de infraestructura.
IA generativa y modelos fundacionales
Una evolución significativa de Vertex AI llegó con la integración de capacidades de IA generativa. En 2023, Google Cloud introdujo Vertex AI Generative AI Studio, que proporciona herramientas para ajustar, probar e implementar modelos fundacionales. Esto incluye acceso a modelos desarrollados por DeepMind de Google, como PaLM 2 y posteriormente Gemini, así como modelos de código abierto como Llama y Falcon. La plataforma admite arquitecturas basadas en transformadores y ofrece características como muestreo top-p, muestreo top-k y escalado de temperatura para controlar las salidas del modelo.
Vertex AI también admite aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) para ajustar modelos y alinearlos con casos de uso específicos. El Model Garden incluye modelos propietarios y abiertos, permitiendo a los usuarios implementarlos en la infraestructura de Google Cloud con características como poda de modelos y cuantización para optimización. Esto ha posicionado a Vertex AI como una oferta competitiva frente a SageMaker de Amazon Web Services y la plataforma de Machine Learning de Microsoft Azure.
Integración con el ecosistema de Google Cloud
Vertex AI está profundamente integrado con otros servicios de Google Cloud, lo que permite una conectividad fluida de datos y flujos de trabajo. Funciona de forma nativa con BigQuery para almacenamiento de datos y análisis, Cloud Storage para lagos de datos y Dataflow para procesamiento de flujos y lotes. La plataforma también se integra con Cloud Run y Kubernetes Engine para implementar modelos en entornos contenedorizados, y con Cloud Monitoring y Logging para observabilidad.
Para empresas, Vertex AI proporciona gestión de identidad y acceso a través de IAM de Google Cloud, junto con certificaciones de cumplimiento como SOC 2 e HIPAA. La plataforma admite técnicas de aumento de datos y aprendizaje curricular dentro de sus pipelines de entrenamiento, y ofrece capas de normalización por lotes y abandono en sus arquitecturas de modelos preconstruidos. Esta integración reduce la fricción de pasar de la experimentación a la producción, una ventaja clave sobre las herramientas de ML independientes.
Casos de uso y adopción
Vertex AI se utiliza en diversos sectores. En el ámbito de la salud, las organizaciones implementan modelos para análisis de imágenes médicas y predicción de resultados de pacientes, a menudo aprovechando arquitecturas U-Net para tareas de segmentación. En el comercio minorista, impulsa la previsión de demanda y recomendaciones personalizadas. Las instituciones financieras lo utilizan para detección de fraude y modelado de riesgos, mientras que las empresas de medios lo aplican para moderación de contenido y personalización.
Entre los clientes notables se incluyen Wayfair, que utiliza Vertex AI para recomendaciones de productos, y Kohl's, que lo emplea para gestión de inventario. La plataforma también ha sido adoptada por Twitter (ahora X) para clasificación de contenido y por PayPal para detección de fraude. A partir de 2024, Vertex AI admite más de 100 modelos en su Model Garden, y Google Cloud informa que miles de empresas utilizan la plataforma mensualmente, con un crecimiento significativo en cargas de trabajo de IA generativa.
Comparación con competidores
Vertex AI compite directamente con SageMaker de AWS y Azure Machine Learning de Azure. A diferencia de SageMaker, que ofrece una gama más amplia de algoritmos integrados, Vertex AI enfatiza la integración con la investigación de Google y las innovaciones de DeepMind, particularmente en grandes modelos de lenguaje. Azure ML, por su parte, se integra estrechamente con el paquete de software empresarial de Microsoft. La fortaleza de Vertex AI radica en su pipeline unificado y soporte nativo para IA generativa, así como en su modelo de precios que cobra por nodo-hora para entrenamiento y predicción, lo que puede ser rentable para cargas de trabajo variables.
Sin embargo, algunos usuarios señalan que la curva de aprendizaje de Vertex AI es más pronunciada que la de los competidores debido a su amplio conjunto de características, y que la documentación puede estar fragmentada. A pesar de esto, su adopción continúa creciendo, impulsada por las inversiones de Google Cloud en infraestructura de IA, incluidos TPU personalizados fabricados por TSMC, que ofrecen alto rendimiento para entrenar modelos grandes.
Direcciones futuras
Google Cloud continúa expandiendo las capacidades de Vertex AI, con un enfoque en IA agéntica y modelos multimodales. En 2024, la plataforma introdujo características para construir agentes de IA que pueden interactuar con herramientas y API externas, y mejoró el soporte para mecanismos de atención de múltiples cabezas en el desarrollo de modelos personalizados. La hoja de ruta incluye una integración más profunda con Oracle Cloud para implementaciones híbridas y mejores herramientas para compresión de modelos para reducir los costos de inferencia.
A partir de 2025, Vertex AI está posicionado como un componente central de la estrategia de IA de Google Cloud, compitiendo con las ofertas de OpenAI a través de sus opciones de implementación de nivel empresarial. La evolución de la plataforma refleja tendencias más amplias en inteligencia artificial, pasando del ML tradicional a la IA generativa y agentes autónomos, lo que la convierte en un actor clave en el mercado de infraestructura de IA.
Véase también
Referencias
La documentación de Google Cloud y los anuncios públicos proporcionan información detallada sobre las características y actualizaciones de Vertex AI. Los análisis de la industria de publicaciones tecnológicas y estudios de casos de usuarios ofrecen información sobre su adopción y rendimiento.