Probé 5 potentes alternativas a Databricks para construir agentes de IA en 2025

Databricks es una auténtica bestia para la ciencia de datos, pero cuando mi objetivo era crear un agente de IA inteligente para nuestro equipo de soporte, sentí que era como usar un mazo para cascar una nuez. La pura complejidad y el coste eran demasiado para lo que yo pensaba que debía ser una tarea sencilla: una IA que pudiera entender nuestro negocio y ayudar de verdad a nuestros clientes.

Esa pequeña frustración me sumergió en una espiral de búsqueda de alternativas a Databricks más específicas, asequibles y fáciles de usar. Buscaba herramientas diseñadas específicamente para crear agentes de IA que pudieran gestionar el servicio al cliente, ITSM y preguntas y respuestas internas. No intentaba procesar petabytes de datos; solo quería algo que pudiera ofrecer un valor de negocio real, y rápido.

Este artículo es el resultado de mi búsqueda. Desglosaré cinco formas diferentes de hacer el trabajo, desde plataformas todo en uno hasta crear tu propia solución, para que puedas elegir la herramienta adecuada sin necesidad de un doctorado en ingeniería de datos.

¿Qué es Databricks (y por qué podrías necesitar alternativas a Databricks)?

Databricks es una plataforma unificada de datos e IA, creada por la misma gente que creó Apache Spark. Está diseñada para el procesamiento de datos a gran escala, el almacenamiento de datos (warehousing) y el aprendizaje automático. Su gran idea es el "lakehouse", que intenta ofrecer lo mejor de ambos mundos: la flexibilidad de un lago de datos y el rendimiento de un almacén de datos.

Sinceramente, es brillante en lo que hace. Si eres una empresa gigante que intenta gestionar flujos de trabajo de ingeniería de datos y ciencia de datos para entrenar modelos complejos con montañas de datos, es probable que Databricks esté en tu lista.

Pero para el objetivo muy específico de crear un agente de soporte de IA funcional, viene con algunos dolores de cabeza importantes:

• Es una bestia para configurar. Empezar no es un paseo por el parque. Necesitas habilidades especializadas en ingeniería de datos y aprendizaje automático para configurar clústeres, gestionar cuadernos y poner modelos en producción. No es algo que un gerente de soporte o de TI pueda simplemente coger y poner en marcha.

• Los costes se pueden descontrolar. El precio se basa en Unidades Databricks (DBU), que miden la potencia de procesamiento que estás utilizando por segundo. Para un agente de IA que necesita estar "encendido" todo el tiempo para los clientes, esos costes pueden volverse impredecibles y desorbitadamente altos.

• Se tarda una eternidad en ver resultados. El camino desde registrarse hasta tener un agente que pueda manejar preguntas reales de clientes puede llevar meses de desarrollo, entrenamiento y ajuste.

• No se conecta a donde reside el conocimiento. Databricks es genial con datos limpios y estructurados en su lakehouse. Pero le cuesta conectarse en tiempo real al conocimiento desordenado y no estructurado que se encuentra en donde reside el conocimiento, en antiguos tickets de soporte, extensos documentos de Google Docs y caóticos hilos de Slack.

Para muchos de nosotros, el objetivo no es solo construir una IA, es resolver un problema de negocio. Y para eso, necesitas un tipo diferente de herramienta.

Mis criterios para las mejores alternativas a Databricks para agentes de IA

Para encontrar la herramienta adecuada para el trabajo, ignoré por completo los benchmarks de big data. En su lugar, me centré en lo que realmente importa cuando quieres automatizar el soporte y ayudar a tu equipo. Mi objetivo no era encontrar una plataforma que pudiera procesar más datos, sino una que pudiera ofrecer valor de negocio más rápido y de manera más eficiente.

Esto es lo que buscaba:

• Tiempo de valorización: ¿Qué tan rápido puedes pasar de cero a un agente de IA funcional? Quería soluciones que pudieran mostrarme resultados en minutos u horas, no en semanas o meses.

• Facilidad de uso: ¿La plataforma es genuinamente autoservicio para alguien que no es programador, o requiere un equipo entero de desarrolladores para hacer cualquier cosa?

• Conectividad del conocimiento: ¿Qué tan bien extrae conocimiento de todos los diferentes lugares donde la información está dispersa? Me refiero a servicios de asistencia, wikis, herramientas de chat y documentos internos.

• Personalización del flujo de trabajo: ¿Puedes realmente controlar la personalidad de la IA, decirle qué hacer y decidir qué preguntas debe manejar y cuáles debe pasar a un humano?

• Precios transparentes: ¿El coste es predecible? Buscaba precios claros y por adelantado, sin métricas confusas ni tarifas ocultas que te castiguen por tener éxito.

Un vistazo a las 5 mejores alternativas a Databricks para agentes de IA

Después de investigar, descubrí que las opciones generalmente se dividen en varias categorías. Aquí tienes un resumen rápido:

• eesel AI: La mejor opción para equipos que quieren agentes de IA potentes y de autoservicio que funcionen con sus herramientas existentes. Es sorprendentemente simple de configurar y tiene un precio de suscripción predecible.

• IA nativa del servicio de asistencia: Una buena opción para equipos que viven y respiran dentro de su servicio de asistencia (como Zendesk o Intercom) y no necesitan que la IA sepa mucho del mundo exterior. La configuración es simple, pero suele ser un complemento a tu factura del servicio de asistencia.

• La solución DIY: Para grandes empresas con equipos de IA dedicados que necesitan un control total y tienen el presupuesto para ello. Es increíblemente complejo de construir y las partes de código abierto "gratuitas" vienen con altos costes de infraestructura y desarrolladores.

• Cloudera: Esta es para grandes empresas que necesitan gestión de datos en las instalaciones (on-premise) o en la nube híbrida. Al igual que Databricks, es muy complejo y tiene un precio de nivel empresarial.

• IA de almacén de datos en la nube: Tiene sentido para equipos que están totalmente comprometidos con un único proveedor de nube como AWS o GCP. Puede ser complicado, con un modelo de pago por uso que es difícil de predecir.

Un análisis detallado de 5 potentes alternativas a Databricks

Bien, entremos en los detalles de lo que hace que cada una de estas opciones funcione, incluyendo sus fortalezas, debilidades y cuánto te costarán.

1. eesel AI

eesel AI es una plataforma de IA construida desde cero para el servicio al cliente, ITSM y soporte interno. En lugar de hacerte reemplazar tus sistemas actuales, simplemente se conecta a ellos. Se conecta a tu servicio de asistencia, herramientas de chat y documentos de conocimiento para automatizar el soporte, ayudar a los agentes a escribir respuestas y potenciar chatbots.

Por qué está en la lista: Es todo lo contrario a Databricks en términos de complejidad y tiempo de valorización. Me sorprendió genuinamente cuando me registré y construí un agente de IA funcional que aprendió de nuestros datos de negocio reales, como tickets pasados de Zendesk y páginas internas de Confluence, en menos de 15 minutos.

Lo que me gustó:

• Es verdaderamente de autoservicio: Puedes pasar del registro a un agente de IA en vivo sin hablar con un vendedor ni pasar por una demostración obligatoria. Está diseñado para que lo usen personas normales.

• Unifica todo tu conocimiento: Aprende instantáneamente de tus antiguos tickets, macros, artículos del centro de ayuda, Google Docs, historial de Slack y más de 100 otras fuentes.

• Tienes control total sobre el flujo de trabajo: Un simple editor de prompts te permite definir la personalidad de la IA, el tono de voz e incluso configurar acciones personalizadas (como buscar un pedido en Shopify o crear un ticket de Jira).

• Puedes probarlo sin riesgo: Puedes ejecutar tu IA contra miles de tus tickets históricos para ver exactamente cómo se habría desempeñado. Esto te da una idea clara de tu ROI antes de que hable con un cliente real.

Una captura de pantalla de la función de simulación de eesel AI, que proporciona un entorno de prueba seguro y es una de las potentes alternativas a Databricks.::Una captura de pantalla de la función de simulación de eesel AI, que proporciona un entorno de prueba seguro.::Una captura de pantalla de la función de simulación de eesel AI, que proporciona un entorno de prueba seguro y es una de las potentes alternativas a Databricks.

A considerar: No es una plataforma de big data de propósito general. Si necesitas ejecutar consultas complejas de ciencia de datos o gestionar un lago de datos masivo, esta no es la herramienta para ti. Está totalmente enfocada en la IA conversacional y la automatización de flujos de trabajo.

Precios: eesel AI tiene planes de suscripción transparentes sin tarifas por resolución, por lo que tus costes son siempre predecibles.

• El plan Team cuesta 239 $/mes (facturado anualmente) y te da hasta 1,000 interacciones al mes, 3 bots y la capacidad de entrenar con documentos y sitios web.

• El plan Business cuesta 639 $/mes (facturado anualmente) y aumenta a 3,000 interacciones, bots ilimitados y añade entrenamiento con tickets pasados y acciones de IA avanzadas.

• Hay un plan Personalizado disponible para necesidades mayores con interacciones ilimitadas e integraciones más avanzadas.

2. IA nativa del servicio de asistencia

Estas son las funciones de IA integradas directamente en grandes plataformas de servicio de asistencia como Zendesk o Intercom. Te ofrecen chatbots integrados y herramientas de asistencia para agentes que viven directamente dentro del servicio de asistencia que ya utilizas.

Por qué está en la lista: Para los equipos que están perfectamente contentos dentro del mundo de su servicio de asistencia y solo necesitan algunas funciones básicas de IA, esta suele ser la opción más sencilla.

Lo que me gustó: La integración es obviamente perfecta, y la interfaz ya es familiar para tus agentes, por lo que no hay una gran curva de aprendizaje.

A considerar: Estás completamente atado a la visión de IA de ese único proveedor. Estas herramientas a menudo tienen dificultades para aprender de conocimientos que residen fuera del propio servicio de asistencia (como tus páginas internas de Confluence o documentos de Google Docs dispersos), lo que lleva a respuestas bastante genéricas. También tienes muy poco control sobre el comportamiento, las acciones o cuándo la IA debe escalar un ticket a un humano.

Precios: Suelen ser complementos caros a tu plan de servicio de asistencia existente, y muchos te cobran por resolución, lo que puede llevar a facturas aterradoras e impredecibles.

• Zendesk AI: Está incluido en sus planes Suite (a partir de 55 $/agente/mes), pero la IA base es bastante limitada. Las funciones más avanzadas cuestan más. También tienen una opción de pago por uso a 2 $ por resolución automatizada, que se acumula rápidamente.

• Intercom Fin: Puedes obtener el agente de IA Fin por 0,99 $ por resolución, con un mínimo mensual de 50 resoluciones. Incluso si ya estás pagando por un plan de Intercom, tienes que pagar los 0,99 $ además del precio por puesto. Este modelo literalmente te penaliza por tener éxito.

3. Una solución DIY

Este es el enfoque de "hazlo tú mismo". Implica unir frameworks de código abierto como LangChain, una base de datos vectorial como Pinecone y un modelo de lenguaje grande (LLM) a través de una API para construir un agente de IA desde cero.

Por qué está en la lista: Esta es la opción definitiva para usuarios avanzados. Ofrece la máxima flexibilidad y es lo que un equipo altamente técnico con un gran presupuesto podría hacer si quisiera un control total.

Lo que me gustó: Tienes control completo sobre cada pieza de tu stack. Sin dependencia de un proveedor.

A considerar: El esfuerzo de desarrollo y mantenimiento continuo es enorme. Esto no es solo un proyecto; es un trabajo a tiempo completo para un equipo dedicado de caros ingenieros de IA. Tienes que construir todo tú mismo: la interfaz de usuario, los paneles de informes, el entorno de prueba y todas las integraciones.

Como dijo sabiamente una persona en Reddit al hablar de este tipo de configuración, '¡es una trampa!'

Reddit

Precios: Aunque algunos de los frameworks principales son de código abierto, esta ruta está lejos de ser gratuita. Tendrás facturas considerables por las llamadas a la API del LLM, el alojamiento en la nube, el uso de la base de datos vectorial y, por supuesto, los salarios del equipo de ingeniería necesario para construirlo y mantenerlo. Incluso la propia plataforma de LangChain, LangSmith, tiene un plan de equipo que comienza en 39 $ por puesto/mes más tarifas de uso, lo que demuestra que incluso las herramientas "gratuitas" tienen costes de plataforma.

4. Cloudera

Cloudera es una plataforma de datos empresarial que, al igual que Databricks, surgió del ecosistema de Hadoop. Es conocida por su sólida seguridad, gobernanza y su capacidad para ejecutarse en las instalaciones (on-premise), lo que es un gran problema para algunas empresas.

Por qué está en la lista: Es una de las alternativas más directas a Databricks del mundo del big data. También sirve como un gran recordatorio de que si tu objetivo principal es un agente de IA, una plataforma de datos completa suele ser una exageración masiva.

Lo que me gustó: Es una opción sólida para industrias altamente reguladas como las finanzas o la sanidad, que tienen estrictos requisitos de control de datos y necesitan mantener todo en sus propias instalaciones.

A considerar: Es increíblemente complejo y caro de configurar y gestionar. Toda la plataforma está diseñada para el procesamiento de datos por lotes a gran escala, no para la interacción conversacional en tiempo real que necesita un agente de soporte moderno.

Precios: Los precios de Cloudera están diseñados para grandes empresas e implican un largo ciclo de ventas. Sus servicios en la nube se cotizan con una "Unidad de Cómputo de Cloudera (CCU)" que dificulta la previsión de costes. Por ejemplo, su servicio de IA tiene un precio de 0,20 $/CCU por hora, pero eso ni siquiera incluye los costes de la infraestructura de nube subyacente. Las soluciones on-premise son de "Contactar con Ventas", lo que ya sabes que significa un contrato grande y a largo plazo.

5. IA de almacén de datos en la nube

Este enfoque implica utilizar las funciones de aprendizaje automático que se están incorporando en los principales almacenes de datos en la nube. Estas herramientas te permiten usar comandos SQL que ya conoces para construir y desplegar modelos de ML directamente sobre los datos que tienes almacenados en tu almacén.

Por qué está en la lista: Para las empresas que ya están profundamente inmersas en el ecosistema de un único proveedor de nube (como AWS o GCP) y tienen todos sus datos en un solo lugar, esto puede parecer una victoria fácil.

Lo que me gustó: Se integra estrechamente con tus datos y servicios en la nube existentes, lo que puede simplificar partes del pipeline de datos.

A considerar: Estas herramientas están diseñadas para datos estructurados y tabulares, piensa en filas y columnas ordenadas. Es increíblemente difícil entrenar modelos con el conocimiento rico, desordenado y no estructurado que se encuentra en artículos de ayuda, tickets de soporte pasados o wikis internos. Esta es una limitación enorme que a menudo conduce a respuestas de IA genéricas y poco útiles que no pueden resolver problemas reales de los clientes.

Precios: Es el clásico modelo de nube de pago por uso. Aunque suena flexible, los costes pueden ser una pesadilla de seguir y predecir. Se te factura por separado el almacenamiento de datos, el cómputo de consultas, el entrenamiento de modelos y las llamadas a la API, lo que lo convierte en un dolor de cabeza para presupuestar.

Este vídeo desglosa algunas alternativas a Databricks que pueden adaptarse a diferentes necesidades y preferencias.

Cómo elegir la alternativa a Databricks adecuada para ti

¿Te sientes un poco perdido? No te preocupes. Elegir el camino correcto se vuelve mucho más fácil cuando te haces algunas preguntas sencillas.

• ¿Qué problema estás resolviendo realmente? ¿Estás tratando de resolver un gran rompecabezas de análisis de datos o de arreglar un flujo de trabajo operativo? Si quieres automatizar las respuestas a los tickets, una herramienta creada para la automatización es casi siempre una mejor opción que una plataforma de datos.

• Sé honesto sobre las habilidades de tu equipo. ¿Tienes un equipo de ingenieros de datos y científicos de ML listos para gestionar una plataforma compleja? ¿O necesitas una solución sin código y de autoservicio que tu gerente de soporte o de TI pueda gestionar?

• ¿Dónde viven tus respuestas? Haz una lista de todos los lugares donde se esconde la información necesaria para resolver los problemas de los clientes. La mejor herramienta será aquella que pueda conectarse a todos ellos, no solo a una única y limpia base de datos.

• Exige una prueba en el mundo real. No te dejes engañar por una demostración pulida que utiliza datos perfectos. La mejor manera de evaluar un agente de IA es probarlo con tus propios datos históricos y desordenados. Busca herramientas que ofrezcan un modo de simulación o una prueba gratuita que te permita conectar tus fuentes de conocimiento reales.

El veredicto sobre las alternativas a Databricks: ¿realmente necesitas una plataforma de big data?

Aunque plataformas como Databricks y Cloudera son hazañas de ingeniería increíbles para la ciencia de datos a escala, a menudo son la herramienta equivocada para construir agentes de IA para equipos de negocio. Usarlas para la automatización del soporte es como contratar a un físico teórico para arreglar un grifo que gotea. Puede que lo averigüe con el tiempo, pero va a ser lento, caro y mucho más complicado de lo necesario.

La tendencia en IA se está desplazando hacia plataformas más accesibles y de autoservicio que resuelven un problema de negocio específico y lo hacen excepcionalmente bien. Para automatizar el soporte y desbloquear el conocimiento interno, el enfoque debería estar en la velocidad, la facilidad de uso y la conexión con las herramientas que tu equipo ya utiliza todos los días.

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