¿Utilizas herramientas de IA de código abierto y quieres mantenerte a la vanguardia en 2025?
En el ámbito de la inteligencia artificial surgen constantemente nuevas herramientas y tecnologías. Esto se debe a que son gratuitas y fáciles de usar. Por eso, las herramientas de código abierto de inteligencia artificial son cada vez más habituales entre los desarrolladores de IA.
Descubre las seis mejores herramientas de IA de código abierto que debes conocer de cara a 2025. Estas herramientas cambiarán tu forma de trabajar con la IA, ya que te darán acceso a tecnologías de vanguardia y nuevas aplicaciones.
Imagina poder utilizar las herramientas de IA más avanzadas de forma gratuita y sin restricciones. Al optimizar tu trabajo y mejorar tus proyectos, estas herramientas te ayudarán a llevar tus habilidades en IA al siguiente nivel.
¿Qué es una herramienta de IA de código abierto?
Como su nombre indica, una herramienta de IA de código abierto es un software o una plataforma que se ha creado y puesto a disposición de todo el mundo. Cualquiera puede ver, modificar y utilizar el código fuente. Esto permite a los miembros de la comunidad de IA colaborar y generar nuevas ideas, ya que los programadores pueden ampliar la herramienta, hacerla más útil y adaptarla a sus necesidades.
En muchos casos, las herramientas de IA de código abierto son de uso gratuito. Esto hace quela tecnología de IAsea más accesible para un mayor número de personas y fomenta la transparencia y el desarrollo impulsado por la comunidad. Descubramos cuál es la más adecuada para tu trayectoria en el desarrollo de IA.
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6 herramientas de IA de código abierto en 2025
1.TensorFlow
TensorFlow, de Google, es un marco de código abierto de aprendizaje automático destinado al desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático de vanguardia. Todo comenzó en 2011 como un proyecto interno del equipo Google Brain para desarrollar una red neuronal de aprendizaje profundo. Posteriormente, en 2015, se convirtió en una herramienta de inteligencia artificial de código abierto.
Hoy en día es ampliamente utilizado por científicos de datos, desarrolladores de software, docentes y estudiantes debido a su versatilidad y eficacia a la hora de entrenar modelos. TensorFlow funciona mediante gráficos de flujo de datos en los que los nodos representan operaciones matemáticas y los bordes representan matrices multidimensionales, conocidas como tensores.
Gracias a su sencillez y facilidad de uso como marco de IA de código abierto, TensorFlow es la herramienta de IA de código abierto más popular entre los principiantes.
Características principales de TensorFlow
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TensorFlow es flexible y permite la modularización.
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Compatible con JavaScript, Python y C++
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Cuenta con API de alto nivel, como Keras, para simplificar la creación y el entrenamiento de modelos.
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Te permite visualizar las partes del gráfico, lo que facilita su comprensión y depuración.
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Entrena redes neuronales en varias GPU. Este paralelismo es importante para sistemas de gran envergadura.
| Ventajas de TensorFlow | Desventajas de TensorFlow |
|---|---|
| TensorFlow es compatible con dispositivos móviles y de IoT | Da prioridad a los datos numéricos frente al razonamiento simbólico. |
| La unidad de procesamiento de TensorFlow es más rápida que la CPU y la GPU en algunas tareas específicas | Solo es compatible con NVIDIA y Python para la programación de GPU |
| La biblioteca TensorFlow se actualiza constantemente para garantizar un rendimiento óptimo |
Precios de TensorFlow
TensorFlow es gratuito y de código abierto.
2.PyTorch
PyTorch es una herramienta de aprendizaje profundo potente y fácil de usar para Python. Se utiliza habitualmente en visión artificial, procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de voz. Fue lanzada en 2016 por el laboratorio de investigación en IA de Facebook como una herramienta de código abierto basada en Python para crear aplicaciones de IA y aprendizaje automático.
Funciona bien con las herramientas de Python y es compatible con la aceleración por GPU. Por ello, entrenar modelos y realizar experimentos resulta rápido y sencillo. Muchos investigadores y desarrolladores lo utilizan para crear prototipos rápidos de software y llevar a cabo estudios sobre IA y aprendizaje profundo.
Características principales de PyTorch
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Mediante TorchScript, PyTorch puede alternar entre el modo «eager» y el modo «graph»
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Puedes implementar modelos en C++ utilizando PyTorch
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Permite una formación distribuida y escalable para la investigación y la producción.
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Todas las principales plataformas de nube pública lo admiten para facilitar un desarrollo flexible.
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PyTorch mejora su API para gestionar tareas habituales de preprocesamiento e integración en aplicaciones de aprendizaje automático para iOS y Android.
| Ventajas de PyTorch | Desventajas de PyTorch |
|---|---|
| PyTorch es conocido por su versatilidad y facilidad de uso | Necesitas herramientas de terceros para la visualización |
| Ofrece una excelente compatibilidad con las GPU, lo que permite una computación acelerada | PyTorch no es ideal para conjuntos de datos de gran tamaño y reduce el rendimiento a gran escala |
| PyTorch ofrece diversos métodos de implementación en las plataformas en la nube más populares |
Precios de PyTorch
PyTorch es un marco de trabajo de código abierto para el aprendizaje profundo y se puede descargar de forma gratuita.
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3.Keras
Keras es unaAPIavanzada de aprendizaje profundo escrita en Python que ofrece una interfaz fácil de usar para crear y entrenar redes neuronales. Fue fundada en 2015 por François Chollet, el principal colaborador de Google en TensorFlow. Keras ayuda a los desarrolladores al proporcionar una API de alto nivel y se ejecuta en marcos populares como TensorFlow o PyTorch para realizar fácilmente tareas relacionadas con el aprendizaje profundo.
Características principales de Keras
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Keras se basa en estructuras de datos fundamentales, como los modelos y las capas.
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Abarca el flujo de trabajo de aprendizaje automático, empezando por el procesamiento de datos, pasando por el ajuste de hiperparámetros y terminando con la implementación.
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Keras funciona sin problemas tanto en GPU como en CPU, lo que permite escalar el cálculo de forma eficaz.
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En Keras encontrarás capas, funciones de activación, funciones de pérdida y optimizadores predefinidos.
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Permite probar rápidamente diferentes arquitecturas.
| Ventajas de Keras | Desventajas de Keras |
|---|---|
| Keras es ideal para principiantes gracias a su interfaz de usuario intuitiva | No funciona bien con una arquitectura compleja |
| Admite la implementación en distintos tipos de dispositivos | Carece de una función para crear gráficos dinámicos |
| Permite a los usuarios crear redes neuronales con un mínimo de líneas de código | A veces pueden aparecer errores inusuales |
Precios de Keras
Keras es un marco de trabajo de Python para el aprendizaje profundo, gratuito y de código abierto.
4.Rasa
Aunque OpenAI ofrece modelos de IA generativa para crearchatbotsy asistentesde IA, no es de código abierto ni gratuito. Sin embargo, a diferencia de OpenAI, existe una alternativa llamada Rasa. Se trata de una herramienta de IA de código abierto que utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la comprensión del lenguaje natural (NLU) para crear chatbots y asistentes de IA innovadores.
Rasa fue fundada por Alex Weidauer en 2016 con el objetivo de proporcionar a los desarrolladores las herramientas necesarias para crear agentes conversacionales que se adapten a sus necesidades.
Características principales de Rasa
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Rasa es muy buena captando lo que dicen los usuarios porque entiende muy bien el lenguaje natural.
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Los desarrolladores pueden adaptar los chatbots de Rasa a casos de uso específicos integrándolos en distintos modelos de aprendizaje automático.
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Rasa es capaz de seguir el hilo de la conversación para dar respuestas pertinentes de forma inteligente.
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Los chatbots de Rasa se pueden utilizar en varias plataformas.
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Las pipelines de Rasa permiten a los desarrolladores mejorar la inteligencia de los chatbots mediante la incorporación de modelos de aprendizaje automático.
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Rasa fomenta el aprendizaje activo ofreciendo ejemplos para la evaluación humana.
| Ventajas de Rasa | Desventajas de Rasa |
|---|---|
| Rasa Open Source te permite entrenar modelos con datos de los usuarios, por lo que se puede utilizar con cualquier idioma o tema. | Rasa no es la opción ideal para principiantes, ya que se necesitan conocimientos adicionales de desarrollo en PNL |
| Rasa cuenta con una comunidad muy sólida y anima a los desarrolladores a colaborar y aportar nuevas ideas. | Las opciones gratuitas de Rasa no soportan un gran volumen de tráfico. Para eso, tienes que contratar un plan de pago. |
| Los desarrolladores pueden ajustar su proceso de aprendizaje automático siguiendo una serie de pasos básicos | Diseñado principalmente para su uso con chatbots |
Precios de Rasa
Rasa es de código abierto y gratuito, pero ofrece asistencia básica y acceso completo a la plataforma Rasa por 35 000 dólares.
5.Acumos AI
Acumos AI es una plataforma y un marco de código abierto que facilita la creación, el intercambio y el uso de aplicaciones de IA mediante la estandarización de la pila de infraestructura y los componentes que necesitan los modelos de IA para funcionar. Es compatible con Java, Python, R y otros kits de herramientas o lenguajes, ya que la plataforma está diseñada para ser independiente del lenguaje.
AT&T y Tech Mahindra colaboraron en el desarrollo de Acumos AI. El objetivo era crear una herramienta de inteligencia artificial de código abierto bajo el paraguas de The Linux Foundation Deep Learning, para que los desarrolladores, los emprendedores y las empresas pudieran sacar mayor partido a la inteligencia artificial.
Características principales de Acumos AI
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Tecnología estandarizada para facilitar la comprensión.
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La implementación en contenedores facilita la conexión tanto a la nube como a los entornos locales.
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Exporta aplicaciones de IA como imágenes de Docker para su uso en la nube o en entornos privados.
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Una herramienta de diseño visual que te permite arrastrar y soltar imágenes.
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Un proveedor de datos para obtener datos, formar a los usuarios en su uso y almacenarlos.
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Se integra con diversos marcos y herramientas de inteligencia artificial.
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No es necesario tener conocimientos de programación para utilizar el IDE visible y encadenar kits de herramientas y modelos.
| Ventajas de Acumos AI | Contras de Acumos AI |
|---|---|
| Acumos AI es de código abierto y agiliza el desarrollo y la implementación de aplicaciones de IA para todo el mundo. | Acumos AI simplifica la integración de aplicaciones de IA, pero a los principiantes les resulta complicado debido a que se trata de un entorno basado en la nube |
| Los usuarios de Acumos AI pueden compartir sus aplicaciones de IA ya creadas en el mercado de Acumos AI | Para manejar un lenguaje de programación avanzado, el usuario de Acumos AI debe ser un experto |
| Acumos AI no está vinculado a ninguna infraestructura de ejecución concreta, lo que puede obligar a los usuarios a adaptarse a distintos entornos para su implementación. |
Precios de Acumos AI
Acumos AI es de código abierto y gratuito.
6.Apache OpenNLP
Apache OpenNLP es un conjunto de herramientas parael procesamiento del lenguaje naturalbasadas en el aprendizaje automático. Esta herramienta gratuita y de código abierto, desarrollada en Java, permite extraer datos útiles de fuentes de lenguaje natural, como páginas web y archivos de texto.
La Apache Software Foundation la creó para facilitar diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y ofrecer a los usuarios una forma de entrenar y probar modelos mediante una interfaz de línea de comandos (CLI). Esta biblioteca cuenta con modelos ya configurados para diferentes idiomas, y los usuarios pueden descargarlos y utilizarlos para tareas que dependan del idioma.
Características principales de Apache OpenNLP
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Puede realizar tareas estándar de PLN, como la tokenización, el etiquetado de partes del discurso, la extracción de entidades nombradas y mucho más.
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Un conjunto de herramientas para el aprendizaje automático que utiliza métodos como el algoritmo de Bayes ingenuo, la entropía máxima y el perceptrón.
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Ofrece modelos predefinidos y recursos de texto anotado para diversos idiomas.
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Te ofrece tanto una API de Java automatizada como una interfaz de línea de comandos.
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El enfoque modular te permite crear flujos completos de procesamiento del lenguaje natural.
| Ventajas de Apache OpenNLP | Desventajas de Apache OpenNLP |
|---|---|
| Apache OpenNLP es un proyecto de código abierto respaldado por la Apache Software Foundation | Es posible que los modelos predefinidos que ofrece Apache OpenNLP requieran un entrenamiento adicional para adaptarse a los requisitos específicos de la aplicación del usuario. |
| La API de Apache OpenNLP ofrece documentación detallada para empezar | El desarrollo de Apache OpenNLP puede ser lento o estar estancado |
| Una API fácil de usar para principiantes | En la documentación faltan algunos modelos que deben entrenarse manualmente para sus casos de uso específicos. |
Precios de Apache OpenNLP
Apache OpenNLP es de código abierto y gratuito.
Ventajas de aprovechar la IA de código abierto
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha avanzado mucho. Las tecnologías de código abierto se utilizan cada vez más en el desarrollo de la IA, lo que constituye una de las principales razones de este crecimiento. La IA de código abierto ofrece numerosas ventajas que contribuyen a que la tecnología de la IA sea más accesible y a impulsar su desarrollo.
1. Más económicos: los sistemas de IA de código abierto suelen ser gratuitos o más baratos que las soluciones de IA privadas, por lo que utilizarlos puede suponer un ahorro.
2. Flexibles y personalizables: los sistemas de IA de código abierto ofrecen más posibilidades de personalización y flexibilidad, ya que los usuarios pueden modificar el código para adaptarlo a sus propias necesidades.
3. Apoyo de la comunidad: Los proyectos de IA de código abierto suelen contar con un amplio grupo de desarrolladores y usuarios que se ayudan mutuamente, comparten información y trabajan para mejorar el sistema.
4. Seguro y transparente: El código de los sistemas de IA de código abierto es público, por lo que los usuarios pueden ver cómo funciona el sistema e identificar posibles fallos de seguridad. Esto puede contribuir a que la gente confíe más en el sistema.
5. Evitar la dependencia de un único proveedor: al utilizar IA de código abierto, las organizaciones pueden evitar quedar atadas a un único proveedor y disponer de la flexibilidad necesaria para cambiar a otra solución si fuera necesario.
Estas son solo algunas de las ventajas de la IA de código abierto, pero si quieres saber más sobre las ventajas de la IA, puedes consultar los beneficios de la inteligencia artificial.
Reflexiones finales
¿Qué herramientas de IA de código abierto vas a elegir?
A partir de 2025, la IA de código abierto está transformando la forma en que las empresas crecen y evolucionan. En general, las herramientas de IA de código abierto tienen un futuro prometedor, ya que siguen impulsando la innovación y haciendo que la tecnología de IA sea más accesible para todos.
Las seis herramientas de IA de código abierto que hemos seleccionado cuentan con una amplia comunidad de desarrolladores que te ayudará a resolver cualquier problema. Son ideales para sentar las bases de tu próximo proyecto de IA, ya que reúnen la experiencia de desarrolladores de todo el mundo y de algunos de los laboratorios de investigación más punteros del planeta.
