Tu equipo de ML pierde el 60% de su tiempo en sobrecarga operativa.
Una sola plataforma reemplaza las 6-7 herramientas desconectadas que frenan a tu equipo. De datos a producción en minutos, no meses.
¿Qué es CorePlexML?
CorePlexML es una plataforma única que gestiona todo el ciclo de vida del machine learning — desde la preparación de datos hasta el despliegue de modelos predictivos en producción y su monitoreo en tiempo real. Reemplaza las 6-7 herramientas open source separadas que tu equipo actualmente tiene que instalar, integrar y mantener.
La mayoría de los equipos de ML ya usan herramientas open source — MLflow para seguimiento de experimentos, Seldon o un servicio Flask personalizado para despliegue, Evidently para monitoreo, Great Expectations para validación de datos. Las herramientas en sí son gratuitas. El coste real está en el tiempo de ingeniería para hacer que todas funcionen juntas. Alguien tiene que desplegar MLflow en un servidor, escribir la integración entre el pipeline de entrenamiento y el registro de modelos, construir dashboards de monitoreo personalizados, configurar reglas de alertas, montar pipelines de validación de datos y gestionar el cumplimiento de privacidad manualmente. Eso suma entre 80 y 100 horas al mes de tiempo de ingeniería senior — aproximadamente entre la mitad y la totalidad de un ingeniero a tiempo completo — que nunca se dedica a construir modelos.
CorePlexML elimina esa sobrecarga. Todo está pre-integrado y funciona desde el primer día — entrenamiento, despliegue, monitoreo, privacidad, explicabilidad y preparación de datos. Tu ingeniero MLOps deja de mantener infraestructura y empieza a mejorar modelos. Tus ingenieros de ML dejan de saltar entre 6 herramientas distintas y ejecutan más experimentos, prueban más hipótesis e iteran más rápido. El resultado: tu organización pone IA en producción antes y con mayor confianza.
¿En qué se van las horas de ingeniería de tu equipo hoy?
Equipo típico de 5 personas usando herramientas open source. Estas horas van a mantener infraestructura operativa — no a construir ni probar modelos.
| Tarea | Quién | Hrs/mes |
|---|---|---|
| Configuración y mantenimiento de seguimiento de experimentos (MLflow) | MLOps / Senior Dev | 5–10 |
| Infraestructura de despliegue de modelos (Seldon/KServe/custom) | DevOps / MLOps | 10–20 |
| Monitoreo, alertas y detección de cambios en los datos | Ingeniero de Datos / ML | 5–10 |
| Validación de datos y pipelines de calidad (Great Expectations) | Ingeniero de Datos | 3–8 |
| Revisiones de privacidad y detección de datos personales (manual) | Ingeniero ML + Legal | 5–10 |
| Código de integración y conexión entre herramientas | MLOps / Backend | 5–12 |
| Tiempo total dedicado a trabajo operativo | 80–100 hrs/mes | |
Eso equivale a aproximadamente entre la mitad y la totalidad de un ingeniero a tiempo completo dedicado enteramente a trabajo operativo. CorePlexML se encarga de todo por $49/mes — para que esas horas vuelvan a tu equipo.
¿Qué hace tu equipo con 80–100 horas extra al mes? Ejecutar más experimentos. Probar más hipótesis. Iterar más rápido sobre el rendimiento de los modelos. Llevar modelos a producción antes. El impacto no es solo ahorro de costes — son ciclos de desarrollo de IA más rápidos y un camino más corto de la idea al modelo desplegado.
Multiplica estas horas por la tarifa horaria promedio de tu equipo para estimar tu propio coste. Las herramientas son open source y gratuitas — el tiempo de ingeniería para mantenerlas integradas y funcionando, no.
¿Tu equipo enfrenta estos problemas?
Estos son los problemas que le cuestan a tu equipo tiempo, presupuesto y velocidad en cada ciclo de trabajo.
Fragmentación de Herramientas
DVC, MLflow, Seldon, Evidently, Great Expectations… cada una con su propia API, credenciales y actualizaciones que rompen compatibilidad. Tu equipo pasa más tiempo manteniendo integraciones que construyendo modelos.
Cuello de Botella en Cumplimiento
El 40% del tiempo del proyecto se invierte en convencer al área legal de que puedes usar los datos. Revisiones manuales de datos personales, sin trazabilidad, y cada nueva regulación significa otro mes de retrabajo.
Modelos de Caja Negra
Los directivos preguntan «¿por qué el modelo tomó esta decisión?» y tu equipo pasa semanas construyendo análisis personalizados para responder una pregunta que debería tomar minutos.
Meses hasta Producción
Los modelos funcionan bien en entornos de prueba pero nunca llegan a producción. Sin monitoreo, sin reentrenamiento, sin detección de cambios en los datos. Cuando finalmente se despliegan, los datos ya son otros.
Una plataforma. Seis módulos. Sin código de integración.
Reemplaza tu cadena de herramientas fragmentada con un flujo de trabajo integrado.
- 6-7 herramientas desconectadas con APIs y credenciales separadas
- Meses de trabajo de integración antes de entregar el primer modelo
- Múltiples contratos de proveedores, facturación y canales de soporte
- Sin trazabilidad — imposible rastrear una predicción hasta sus datos de origen
- Un acceso, una API, una pista de auditoría para todo
- De CSV a endpoint en producción en menos de 10 minutos
- Una factura, un proveedor, un equipo de soporte
- Trazabilidad completa: dataset → experimento → modelo → despliegue
AutoML
15+ algoritmos, ajuste automático, ensamblados
MLOps
Despliega, monitorea, reentrena — un clic
Privacy Suite
72+ tipos de datos personales, GDPR/HIPAA/PCI-DSS/CCPA
SynthGen
Datos sintéticos con CTGAN, CopulaGAN, TVAE
ML Studio
Análisis hipotético, sin código necesario
Dataset Builder
Preparación de datos guiada por IA conversacional
De datos a producción en tres pasos
Sin configurar infraestructura. Sin archivos de configuración. Solo resultados.
Sube tus datos
Arrastra un archivo CSV o conecta tu base de datos. El asistente de IA limpia, valida y prepara tus datos automáticamente.
Entrena
AutoML prueba más de 15 algoritmos y entrega el mejor modelo con explicabilidad completa. Sin ajuste manual.
Despliega y Monitorea
Despliegue con un clic, despliegues graduales, detección de cambios en los datos y reentrenamiento automático.
Lo que tu equipo realmente obtiene
Resultados tangibles, no listas de funcionalidades. Esto es lo que cambia cuando migras a CorePlexML.
Entrega modelos 10 veces más rápido
De un archivo CSV a un endpoint en producción en minutos, no meses. AutoML se encarga de seleccionar algoritmos, ajustar parámetros y validar automáticamente.
Pasa la auditoría de cumplimiento a la primera
Más de 72 tipos de datos personales detectados automáticamente. Informes GDPR, HIPAA, PCI-DSS y CCPA generados con un clic y trazabilidad completa.
Explica cada decisión del modelo
Informes generados automáticamente que reguladores y directivos realmente entienden. Sin análisis personalizados ni scripts improvisados.
Detecta problemas antes que los usuarios
Detección automática de cambios en los datos y reentrenamiento cuando es necesario. Tus modelos se mantienen precisos sin intervención manual.
Valida antes de desplegar
Los expertos del negocio prueban el comportamiento del modelo de forma interactiva con análisis hipotético. Sin necesidad de programar — solo ajusta las variables y observa cómo cambian las predicciones.
Los números hablan
¿Listo para dejar de improvisar y empezar a entregar?
Plan gratuito disponible. Sin tarjeta de crédito.