Está claro que en los próximos años, la inteligencia artificial ayudará en todos los desarrollos importantes y cambiará la forma en que se hacen las cosas a día de hoy. Es muy probable, que a largo plazo se termine por convertir en un total aliado indispensable para la mayoría de las principales industrias.
Las empresas deben comprender los beneficios potenciales de la IA, dando a los humanos la libertad de tomar decisiones mientras una máquina es capaz de encargarse de otras funciones predefinidas.
Estas herramientas de IA no solo ayudan en el desarrollo, sino que también son capaces de contribuir significativamente a optimizar el flujo de trabajo y la comunicación de los equipos.
Herramientas de IA con mayor crecimiento 2025
En este artículo, vamos a ver 10 herramientas de IA que quizás pueden llegar a encontrarse entre las más relevantes dentro de unos años.
1. TensorFlow
TensorFlow es actualmente, la biblioteca de aprendizaje profundo más popular. Esta es una biblioteca de código abierto compatible con Python y un framework de aprendizaje automático lanzado por Google.
Es una de las mejores herramientas de desarrollo de IA para el cálculo numérico, lo que hace que sus predicciones de futuro sean más fáciles y precisas. Pero, ¿Cómo exactamente?
En lugar de atascarse en algoritmos, los desarrolladores pueden concentrarse en la lógica de la aplicación. TensorFlow maneja todo lo que sucede en el back-end. Con Tensorboard, los desarrolladores pueden construir redes neuronales y crear visualizaciones gráficas.
Las aplicaciones de TensorFlow, se pueden ejecutar en una máquina local, en la nube o en dispositivos de Android o iOS. Se ejecuta sobre una CPU y GPU porque está construido en una escala desplegable.
2. Scikit Learn
En la comunidad de Machine Learning, esta es una de las bibliotecas más utilizadas.
De Scikit Learn se deben destacar ciertas características: Como la extracción de características, la validación cruzada y el algoritmo de aprendizaje supervisado o la convierten en la biblioteca de referencia para los desarrolladores.
Sin embargo, se ejecuta en una CPU de un solo procesador. SciPy es la base de esta biblioteca, que incluye a Numpy, Pandas, Matplotlib, IPython, Sympy y SciPy.
La biblioteca se encarga de preocupar más por modelar los datos que por manipularlos.
3. The Microsoft Cognitive Toolkit
The Microsoft Cognitive Toolkit o también conocido como CNTK, es un kit de herramientas cognitivas de Microsoft. Muy smilar a TensorFlow, pero bastante más complejo de implementar.
La herramienta admite un conjunto más amplio de APIs: Incluidas Java, Python, C u C++ y se utiliza para crear redes neuronales de aprendizaje profundo.
4. Apache MXNet
Amazon ha adoptado esta herramienta de IA como su framework de aprendizaje profundo en AWS. A diferencia de otras herramientas de IA, esta no es propiedad directa de ninguna corporación importante, lo que crea un entorno ideal para un framework de código abierto.
Funciona bien en múltiples GPU y máquinas; y también se puede trabajar conjunto a Scala, Python, C++, R, JavaScript, Perl, Julia o Go.
5. Caffe
El proyecto de código abierto de la Universidad de California incluye una interfaz de Python. Es más útil en proyectos de investigación académicos e industriales.
Esta herramienta es una de las aplicaciones de inteligencia artificial más efectivas y con un impresionante futuro por delante debido a que es capaz de procesar más de 60 millones de imágenes por día.
6. Keras
Una biblioteca de redes neuronales de código abierto basada en Python. Extremadamente fácil de usar y basada en TensorFlow, también es relativamente más fácil de usar y se utiliza para la creación rápida de prototipos.
Keras funciona bien tanto en CPU como en GPU y es una de las herramientas de inteligencia artificial de código abierto más poderosas en la actualidad.
Debido a que la herramienta se maneja desde el back-end, atrae a desarrolladores de todos los orígenes para realizar scripts, eliminando cualquier limitación para el uso de la herramienta.
7. AutoML
Esta es una de las herramientas de inteligencia artificial más poderosas disponibles para los ingenieros de aprendizaje automático en este momento. Automatiza los procesos involucrados en la articulación de un problema del mundo real utilizando técnicas de aprendizaje automático.
Esto permite que un científico de datos cambie su enfoque de tareas repetitivas como el modelado a la resolución de problemas.
AutoML ha allanado el camino para que el aprendizaje automático sea accesible para todos, eso permite incluso que aquellos con una experiencia limitada en ML naveguen por el campo con facilidad.
8. OpenNN
La biblioteca Open Neural Networks es otra biblioteca de código abierto que se utiliza para simular redes neuronales y por lo tanto, es un componente importante de la investigación de aprendizaje profundo.
El lenguaje de programación C++ se utilizó para crear esta biblioteca, esto proporciona una base para los desarrolladores que desean avanzar hacia el análisis avanzado.
9. H2O
Esta herramienta de inteligencia artificial dedicada a las grandes empresas, es una plataforma de aprendizaje profundo de código abierto que ayuda a tomar decisiones comerciales informadas basadas en datos.
H2O está escrito en Java e incluye interfaces para Java, R, Scala, Python, CoffeeScript y JSON.
10. PyTorch
PyTorch, también está escrito en Python, es el próximo competidor de las herramientas de IA. Muy similar a TensorFlow en términos de los proyectos elegidos.
Sin embargo, si la velocidad de desarrollo es la prioridad, PyTorch es mejor opción. En cambio, si los proyectos en los que trabajas son más grandes y complejos, TensorFlow ya es una mejor elección.