Si has explorado herramientas de IA y te has preguntado dónde se produce la verdadera magia de principio a fin, desde la optimización rápida hasta la producción con monitorización, esta es la que siempre has oído mencionar. Vertex AI de Google integra áreas de juego de modelos, MLOps, conexiones de datos y búsqueda vectorial en un único entorno empresarial. Empieza con poco y luego escala. Es sorprendentemente raro reunir ambas cosas en un mismo lugar.
A continuación, un recorrido práctico. Responderemos a la pregunta sencilla: ¿Qué es Google Vertex AI? Y también te mostraremos cómo se adapta a tu stack, qué probar primero, cómo se comportan los costos y cuándo las alternativas tienen más sentido. Abróchate el cinturón. Hay mucho que aprender, pero el camino es más sencillo de lo que parece. 🙂
Artículos que quizás te interese leer después de éste:
🔗 ¿Qué es un entrenador de IA?
Explica cómo los entrenadores de IA perfeccionan los modelos a través de comentarios y etiquetado humanos.
🔗 ¿Qué es el arbitraje de IA? La verdad detrás de esta palabra de moda
Analiza el arbitraje de IA, su modelo de negocio y sus implicaciones en el mercado.
🔗 ¿Qué es la IA simbólica? Todo lo que necesitas saber
Cubre el razonamiento basado en la lógica de la IA simbólica y cómo se diferencia del aprendizaje automático.
🔗 ¿Qué lenguaje de programación se utiliza para la IA?
Compara Python, R y otros lenguajes para el desarrollo y la investigación de IA.
🔗 ¿Qué es la IA como servicio?
Explica las plataformas AIaaS, sus beneficios y cómo las empresas aprovechan las herramientas de IA basadas en la nube.
¿Qué es Google Vertex AI? 🚀
Google Vertex AI es una plataforma unificada y totalmente administrada en Google Cloud para crear, probar, implementar y gobernar sistemas de IA, que abarca tanto el aprendizaje automático clásico como la IA generativa moderna. Combina un estudio de modelos, herramientas de agente, pipelines, notebooks, registros, monitorización, búsqueda vectorial y una estrecha integración con los servicios de datos de Google Cloud [1].
En pocas palabras: es donde se crean prototipos con modelos base, se optimizan, se implementan en endpoints seguros, se automatizan con pipelines y se mantiene todo supervisado y gobernado. Fundamentalmente, todo esto se realiza en un solo lugar, lo cual es más importante de lo que parece el primer día [1].
Patrón rápido del mundo real: Los equipos suelen esbozar indicaciones en Studio, conectar un notebook mínimo para probar la E/S con datos reales y luego promover esos recursos a un modelo registrado, un punto final y una canalización simple. La segunda semana suele dedicarse a la monitorización y las alertas. El objetivo no son los logros heroicos, sino la repetibilidad.
¿Qué hace que Google Vertex AI sea increíble? ✅
-
Un solo techo para el ciclo de vida : prototipar en un estudio, registrar versiones, implementar por lotes o en tiempo real, y luego monitorear desviaciones y problemas. Menos código de pegamento. Menos pestañas. Más horas de sueño [1].
-
Modelos Garden + modelos Gemini : descubre, personaliza e implementa modelos de Google y sus socios, incluida la última familia Gemini, para trabajo de texto y multimodal [1].
-
Agent Builder : cree agentes de múltiples pasos centrados en tareas que puedan orquestar herramientas y datos con soporte de evaluación y un tiempo de ejecución administrado [2].
-
Canalizaciones para la confiabilidad : orquestación sin servidor para entrenamiento, evaluación, ajuste e implementación repetibles. Lo agradecerás cuando llegue el tercer reentrenamiento [1].
-
Búsqueda vectorial a escala : recuperación vectorial de alta escala y baja latencia para RAG, recomendaciones y búsqueda semántica, basada en la infraestructura de nivel de producción de Google [3].
-
Gestión de funciones con BigQuery : mantenga sus datos de funciones en BigQuery y ofrezca funciones en línea a través de Vertex AI Feature Store sin duplicar una tienda fuera de línea [4].
-
Cuadernos de Workbench : entornos Jupyter administrados conectados a los servicios de Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, etc.) [1].
-
Opciones de IA responsable : herramientas de seguridad más de retención de datos cero (cuando se configuran adecuadamente) para cargas de trabajo generativas [5].
Las piezas principales que realmente tocarás 🧩
1) Vertex AI Studio: donde los mensajes crecen 🌱
Juega, evalúa y optimiza los modelos base en una interfaz de usuario. Ideal para iteraciones rápidas, indicaciones reutilizables y entrega a producción una vez que algo funciona [1].
2) Model Garden - tu catálogo de modelos 🍃
Una biblioteca centralizada de modelos de Google y sus socios. Explora, personaliza e implementa con solo unos clics: un punto de partida real en lugar de una búsqueda del tesoro [1].
3) Agent Builder: para automatizaciones confiables 🤝
A medida que los agentes evolucionan de las demostraciones al trabajo real, se necesitan herramientas, bases y orquestación. Agent Builder proporciona un andamiaje (sesiones, banco de memoria, herramientas integradas, evaluaciones) para que las experiencias multiagente no se colapsen ante el desorden del mundo real [2].
4) Pipelines: porque de todas formas te repetirás 🔁
Automatice los flujos de trabajo de ML y gen-IA con un orquestador sin servidor. Admite el seguimiento de artefactos y ejecuciones reproducibles: considérelo como una integración continua (CI) para sus modelos [1].
5) Workbench: cuadernos administrados sin el yak shave 📓
Implemente entornos seguros de JupyterLab con fácil acceso a BigQuery, Cloud Storage y más. Útil para exploración, ingeniería de características y experimentos controlados [1].
6) Registro de modelos: versiones que perduran 🗃️
Rastrear modelos, versiones, linaje e implementar directamente en los endpoints. El registro simplifica considerablemente las transferencias a ingeniería [1].
7) Búsqueda vectorial: un RAG que no se traba 🧭
Escala la recuperación semántica con la infraestructura vectorial de producción de Google: útil para chat, búsqueda semántica y recomendaciones donde la latencia es visible para el usuario [3].
8) Feature Store: mantén BigQuery como la fuente de verdad 🗂️
Administre y proporcione funciones en línea a partir de los datos almacenados en BigQuery. Menos copias, menos trabajos de sincronización y mayor precisión [4].
9) Monitoreo de modelos: confía, pero verifica 📈
Programe controles de deriva, configure alertas y controle la calidad de la producción. En cuanto cambie el tráfico, necesitará esto [1].
Cómo encaja en tu pila de datos 🧵
-
BigQuery : entrene con los datos allí, envíe predicciones por lotes a las tablas y conecte las predicciones a los análisis o la activación en sentido descendente [1][4].
-
Almacenamiento en la nube : almacene conjuntos de datos, artefactos y resultados de modelos sin tener que reinventar una capa de blob [1].
-
Dataflow y amigos : ejecutan procesamiento de datos administrado dentro de canalizaciones para preprocesamiento, enriquecimiento o inferencia de transmisión [1].
-
Puntos finales o lotes : implemente puntos finales en tiempo real para aplicaciones y agentes, o ejecute trabajos por lotes para puntuar tablas completas; probablemente usará ambos [1].
Casos de uso comunes que realmente funcionan
-
Chat, copilotos y agentes : con acceso a datos, uso de herramientas y flujos de varios pasos. Agent Builder está diseñado para la confiabilidad, no solo para la novedad [2].
-
RAG y búsqueda semántica : combina la Búsqueda Vectorial con Gemini para responder preguntas usando tu contenido exclusivo. La velocidad importa más de lo que creemos [3].
-
Aprendizaje automático predictivo : entrene modelos tabulares o de imagen, impleméntelos en un punto final, monitoree la desviación y vuelva a entrenar con pipelines cuando se superen los umbrales. Clásico, pero crucial [1].
-
Activación de analítica : escribe predicciones en BigQuery, crea audiencias y alimenta campañas o decisiones de producto. Un buen bucle donde el marketing se fusiona con la ciencia de datos [1][4].
Tabla comparativa: Vertex AI vs. alternativas populares 📊
Resumen rápido. Ligeramente testarudo. Tenga en cuenta que las capacidades y los precios exactos varían según el servicio y la región.
| Plataforma | Mejor audiencia | Por qué funciona |
|---|---|---|
| Vértice IA | Equipos en Google Cloud, combinación de inteligencia artificial y aprendizaje automático | Estudio unificado, pipelines, registro, búsqueda vectorial y fuertes vínculos con BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Organizaciones que priorizan AWS y necesitan herramientas de aprendizaje automático profundas | Servicio de ML maduro y de ciclo de vida completo con amplias opciones de capacitación e implementación. |
| Aprendizaje automático de Azure | TI empresarial alineada con Microsoft | Ciclo de vida de ML integrado, interfaz de usuario de diseñador y gobernanza en Azure. |
| Aprendizaje automático de Databricks | Equipos de Lakehouse, flujos con muchos cuadernos | Sólidos flujos de trabajo nativos de datos y capacidades de ML de producción. |
Sí, la redacción es desigual; las tablas reales a veces lo son.
Costos en lenguaje sencillo 💸
Principalmente estás pagando por tres cosas:
-
Uso del modelo para llamadas generativas: precio según carga de trabajo y clase de uso.
-
Calcular para trabajos de entrenamiento y ajuste personalizados.
-
Sirviendo para puntos finales en línea o trabajos por lotes.
Para conocer las cifras exactas y los últimos cambios, consulta las páginas oficiales de precios de Vertex AI y sus ofertas generativas. Un consejo que agradecerás más adelante: revisa las opciones de aprovisionamiento y las cuotas para Studio y los endpoints de producción antes de enviar cualquier producto pesado [1][5].
Seguridad, gobernanza e IA responsable 🛡️
Vertex AI proporciona herramientas de seguridad y orientación para una IA responsable, además de rutas de configuración para lograr la retención cero de datos en ciertas cargas de trabajo generativas (por ejemplo, deshabilitando el almacenamiento en caché de datos y la exclusión de registros específicos cuando corresponda) [5]. Combine esto con acceso basado en roles, redes privadas y registros de auditoría para compilaciones que cumplen con los estándares de cumplimiento [1].
Cuándo Vertex AI es perfecto y cuándo es excesivo 🧠
-
Ideal si busca un entorno para inteligencia artificial genérica y aprendizaje automático, una integración sólida con BigQuery y una ruta de producción que incluya pipelines, registro y monitorización. Si su equipo abarca ciencia de datos e ingeniería de aplicaciones, la superficie compartida le resultará muy útil.
-
Resulta excesivo si solo se necesita una llamada de modelo ligera o un prototipo de propósito único que no requiera gobernanza, reentrenamiento ni supervisión. En esos casos, una superficie de API más simple podría ser suficiente por ahora.
Seamos sinceros: la mayoría de los prototipos mueren o les crecen colmillos. Vertex AI se encarga del segundo caso.
Inicio rápido: la prueba de sabor de 10 minutos ⏱️
-
Abre Vertex AI Studio para crear un prototipo con un modelo y guarda algunas indicaciones que te gusten. Experimenta con texto e imágenes reales [1].
-
Conecta tu mejor propuesta a una aplicación o cuaderno minimalista desde Workbench . Bonito y sencillo [1].
-
Registre el modelo de respaldo de la aplicación o el activo ajustado en el Registro de modelos para no tener que estar tirando artefactos sin nombre [1].
-
Cree una canalización que cargue datos, evalúe resultados e implemente una nueva versión con un alias. La repetibilidad supera a la heroicidad [1].
-
Añade Monitoreo para detectar la tendencia y configurar alertas básicas. Tu yo del futuro te invitará a un café por esto [1].
Opcional pero inteligente: si tu caso de uso requiere búsqueda o comunicación, añade Búsqueda Vectorial y conexión a tierra desde el primer día. Es la diferencia entre agradable y sorprendentemente útil [3].
¿Qué es Google Vertex AI? - La versión corta 🧾
¿Qué es Google Vertex AI? Es la plataforma integral de Google Cloud para diseñar, implementar y gestionar sistemas de IA, desde el inicio hasta la producción, con herramientas integradas para agentes, pipelines, búsqueda vectorial, notebooks, registros y monitorización. Su enfoque en la IA ayuda a los equipos a realizar sus entregas [1].
Alternativas de un vistazo: elegir el carril correcto 🛣️
Si ya tienes un amplio conocimiento de AWS, SageMaker te resultará nativo. Las tiendas de Azure suelen preferir Azure ML . Si tu equipo trabaja con notebooks y lakehouses, Databricks ML es excelente. Ninguna de estas opciones es incorrecta: tus requisitos de gobernanza y gravedad de datos suelen ser los que deciden.
Preguntas frecuentes - fuego rápido 🧨
-
¿Vertex AI es solo para IA generativa? No-Vertex AI también cubre el entrenamiento clásico de ML y el servicio con funciones de MLOps para científicos de datos e ingenieros de ML [1].
-
¿Puedo mantener BigQuery como mi tienda principal? Sí: use Feature Store para mantener los datos de características en BigQuery y ofrecerlos en línea sin duplicar una tienda física [4].
-
¿Es Vertex AI compatible con RAG? Yes-Vector Search está diseñado para ello y se integra con el resto de la pila [3].
-
¿Cómo controlo los costos? Empiece con poco, mida y revise las cuotas/aprovisionamiento y los precios por clase de carga de trabajo antes de escalar [1][5].
Referencias
[1] Google Cloud - Introducción a Vertex AI (Descripción general de la plataforma unificada) - leer más
[2] Google Cloud - Descripción general de Vertex AI Agent Builder - leer más
[3] Google Cloud: utiliza Vertex AI Vector Search con Vertex AI RAG Engine - leer más
[4] Google Cloud - Introducción a la gestión de funciones en Vertex AI - leer más
[5] Google Cloud: Retención de datos de clientes y retención cero de datos en Vertex AI - leer más