Probé 6 de las mejores alternativas a Labelf en 2025 (esto es lo que encontré)

Después de pasar unas semanas sumergido en diferentes herramientas de PLN, tengo algunas notas para compartir. Específicamente, estaba buscando las mejores alternativas a Labelf disponibles en 2025.

Labelf AI es una sólida plataforma de bajo código para construir tus propios modelos de clasificación de texto. Pero, ¿y si eso no es exactamente lo que necesitas? Tal vez estés buscando diferentes características, mejores conexiones con tu software de soporte, o simplemente un camino más rápido para poner en marcha una IA sin tener que construir un modelo tú mismo. Si eso te suena familiar, esta lista debería ayudarte. He desglosado seis alternativas principales, cada una con su propio atractivo, para ayudarte a descubrir qué funciona para tu equipo.

¿Qué son las plataformas de clasificación de texto y las plataformas de IA sin código?

Básicamente, las plataformas de clasificación de texto enseñan a una computadora a leer y clasificar texto. Imagina que tienes un montón gigante y desordenado de correos electrónicos de clientes. Estas herramientas te ayudan a clasificarlos en pilas ordenadas como "Informes de errores", "Solicitudes de características" o "Preguntas de facturación". Ese proceso de clasificación se llama etiquetado de datos, y es como comienzas a entrenar un modelo de IA personalizado.

La parte de "sin código" simplemente significa que estas plataformas están diseñadas para personas comunes, no solo para científicos de datos, con interfaces simples para etiquetar datos y entrenar un modelo. Pero hay una gran diferencia a tener en cuenta: algunas herramientas te dan la caja de herramientas para construir una IA desde cero, mientras que otras te entregan una aplicación de IA lista para usar. Es la diferencia entre ser el arquitecto y simplemente mudarte a la casa.

Lo que busqué en estas alternativas a Labelf

Para armar esta lista, no solo estaba marcando casillas en una lista de características. Me centré en lo que realmente importa para un negocio. Quería saber qué tan rápido un equipo sin un científico de datos podría ponerse en marcha. También me aseguré de que cada herramienta fuera realmente buena manejando texto, desde tickets de soporte hasta documentos internos.

Un aspecto importante para mí fue qué tan rápido podrías ver un retorno real, ¿cuánto tiempo lleva pasar de la configuración a una IA que realmente esté ayudando? Y finalmente, miré qué tan bien se integran con el software que ya usas, como tu mesa de ayuda o base de conocimiento.

Las mejores alternativas a Labelf de un vistazo

Herramienta	Mejor para	Característica clave	Modelo de precios
eesel AI	Automatización del soporte al cliente	Se entrena automáticamente con tickets pasados para crear un agente autónomo	Tarifa mensual fija (sin costos por resolución)
MonkeyLearn	Análisis de texto general	Modelos preconstruidos y un constructor de modelos sin código	Planes personalizados
Lang.ai	Etiquetado y enrutamiento de tickets de CX	Detección de temas impulsada por IA para flujos de trabajo de soporte	Planes personalizados
Label Studio	Proyectos de etiquetado de datos DIY	Interfaz de anotación de código abierto y altamente configurable	Gratis (Código Abierto) / Plan Empresarial
Snorkel AI	Equipos de ciencia de datos empresariales	Etiquetado de datos programático para conjuntos de datos a gran escala	Planes empresariales personalizados
DeepOpinion	Flujos de trabajo con muchos documentos	Automatización sin código para procesar facturas, formularios, etc.	Planes personalizados

Un vistazo más cercano a las 6 mejores alternativas a Labelf

Aquí tienes un desglose de cada plataforma, incluyendo lo que me gustó, qué considerar y para quién está realmente diseñada.

1. eesel AI: Una alternativa a Labelf centrada en soluciones

Mientras que la mayoría de las herramientas en esta lista te dan las piezas para construir un modelo de IA, eesel AI es diferente, te da un agente de IA listo para usar. Está diseñado para equipos que quieren el resultado (resolución automatizada de tickets, respuestas instantáneas) sin pasar meses etiquetando datos y entrenando un modelo desde cero. Simplemente lo conectas a tu mesa de ayuda y fuentes de conocimiento, aprende de tus conversaciones pasadas por sí solo, y puedes tenerlo funcionando en minutos.

Lo que me gustó: Es increíblemente sencillo. Puedes pasar de registrarte a tener un agente de IA funcionando en unos 10 minutos, sin necesidad de llamada de ventas. Aprende automáticamente de todo tu conocimiento existente, tickets pasados, centros de ayuda, Google Docs y Confluence, por lo que sus respuestas son realmente precisas y relevantes. Mi parte favorita es la simulación sin riesgo; puedes probar la IA en tus tickets antiguos para ver exactamente cómo habría funcionado y calcular tu ROI antes de que hable con un cliente real. También tienes control total sobre qué tickets maneja la IA y qué puede hacer.

Qué considerar: Está muy enfocado en el servicio al cliente, ITSM y soporte interno. Si estás buscando una herramienta de propósito general para construir modelos de PLN aleatorios para otras cosas, esta no es la indicada.

Precios: Comienza en $299/mes para el plan Team, con precios predecibles y transparentes que no te cobran por resolución.

2. MonkeyLearn: Una alternativa versátil a Labelf para el análisis de texto

MonkeyLearn es una plataforma de análisis de texto sin código realmente versátil. Te permite construir tus propios modelos de aprendizaje automático para cosas como determinar el sentimiento del cliente, clasificar temas o extraer palabras clave. Es una opción sólida si tu equipo tiene varios proyectos de análisis de texto y no solo un objetivo específico.

Lo que me gustó: La interfaz es limpia y fácil de entender, incluso si eres nuevo en esto. También tienen una biblioteca de modelos preconstruidos que pueden darte un impulso inicial. Se conecta bien con herramientas como Google Sheets, Zapier y Zendesk.

Qué considerar: Aún tienes que hacer el trabajo de recopilar, limpiar y etiquetar manualmente los datos para entrenar tus modelos. Se siente más como una caja de herramientas para varios trabajos en lugar de una solución completa para un problema específico como automatizar el soporte.

Precios: Necesitarás contactarlos para obtener precios personalizados.

3. Lang.ai: Una alternativa a Labelf para la automatización de CX

Lang.ai es otro jugador fuerte en el mundo del soporte al cliente. Es una plataforma de IA sin código que te ayuda a descubrir información de las conversaciones de soporte y automatizar partes de tu flujo de trabajo. Su verdadera fortaleza es etiquetar y enrutar tickets con precisión según lo que el cliente quiere, lo que puede ahorrar mucho esfuerzo manual a los agentes.

Lo que me gustó: Tiene integraciones estrechas con grandes mesas de ayuda como Zendesk y Salesforce. Es realmente bueno agregando etiquetas automáticamente a nuevos tickets, lo que ayuda mucho con el enrutamiento y la analítica. Te ayuda a ver el "por qué" detrás de por qué los clientes se están comunicando.

Qué considerar: Está más orientado a ayudar a los agentes etiquetando y enrutando tickets, en lugar de ser un agente completamente autónomo que cierra tickets por sí solo. La configuración también puede ser un poco más trabajosa que una herramienta plug-and-play.

Precios: No se listan públicamente; tienes que reservar una demostración.

4. Label Studio: Una alternativa a Labelf de código abierto

Para equipos con desarrolladores que quieren control total, Label Studio es una gran elección. Es una herramienta de código abierto popular para el etiquetado de datos que es increíblemente flexible y funciona con todo tipo de datos, incluido el texto. Piénsalo como la alternativa DIY definitiva; te da un marco sólido para manejar la parte de etiquetado de tu proyecto de IA.

Lo que me gustó: Es gratis y de código abierto, lo que significa que puedes hacer prácticamente lo que quieras con él. La interfaz es súper flexible, por lo que puedes configurarla incluso para los trabajos de etiquetado más complicados. Además, tiene una gran comunidad detrás.

Qué considerar: Este es un proyecto completamente DIY. Tienes que alojarlo tú mismo y tener las habilidades técnicas para configurarlo y mantenerlo en funcionamiento. Y recuerda, solo hace la parte de etiquetado. Aún tienes que encargarte de construir, entrenar y desplegar el modelo real, lo cual es un gran trabajo.

Precios: Gratis. También tienen una versión empresarial paga con más características y soporte.

5. Snorkel AI: Una alternativa a Labelf de nivel empresarial

Snorkel AI tiene un enfoque único en el etiquetado de datos. En lugar de que las personas etiqueten todo manualmente, utiliza etiquetado programático, donde los científicos de datos escriben código para etiquetar automáticamente grandes conjuntos de datos. Es una plataforma realmente poderosa para equipos empresariales que están construyendo aplicaciones de IA avanzadas con sus propios datos.

Lo que me gustó: Puede etiquetar conjuntos de datos masivos increíblemente rápido. Esto permite a los equipos construir modelos de IA realmente complejos y precisos. Definitivamente está diseñado para trabajos de IA serios y a gran escala.

Qué considerar: La curva de aprendizaje es pronunciada. Está hecho para científicos de datos e ingenieros de ML, no para el equipo promedio de negocios. No es una herramienta de bajo código que puedas simplemente tomar y usar para una tarea simple.

Precios: Disponible a través de planes empresariales personalizados.

6. DeepOpinion: Una alternativa a Labelf para la automatización de documentos

DeepOpinion es una plataforma de IA sin código diseñada para automatizar flujos de trabajo que manejan muchos textos y documentos. Es excelente en trabajos como extraer información de facturas, clasificar contratos o procesar formularios. Si tu principal dolor de cabeza es lidiar con documentos estructurados en lugar de texto conversacional, DeepOpinion vale la pena considerar.

Lo que me gustó: Es realmente fuerte cuando se trata de procesamiento de documentos y extracción de datos. La interfaz sin código permite a los usuarios de negocios entrenar modelos para tipos específicos de documentos sin necesidad de codificar. Es genial para eliminar el trabajo repetitivo de oficina.

Qué considerar: No está realmente diseñado para IA conversacional, como chatbots de soporte o automatización de tickets. Su principal enfoque son los procesos internos, no tanto las interacciones orientadas al cliente.

Precios: No disponible públicamente; tienes que contactar a su equipo de ventas.

Entonces, ¿cómo eliges la alternativa a Labelf adecuada?

La mejor herramienta realmente depende de tu objetivo. Necesitas hacerte una pregunta: "¿Estoy tratando de construir un modelo de IA personalizado, o estoy tratando de resolver un problema de negocio?"

Si estás en un equipo de ciencia de datos y necesitas control total para construir un modelo desde cero, algo de código abierto como Label Studio o una herramienta empresarial como Snorkel AI tiene sentido. Si estás en un equipo de negocios que necesita una caja de herramientas flexible para diferentes proyectos de texto, MonkeyLearn ofrece un buen equilibrio.

Pero si estás en un equipo de soporte o TI, y tu objetivo principal es reducir los tickets y hacer las cosas más eficientes ahora mismo, realmente no necesitas un kit de construcción de modelos. Necesitas una solución que funcione desde el primer momento. Ahí es donde una herramienta como eesel AI realmente se destaca. Omite todo el proceso de construcción manual y simplemente te da un agente de IA que aprende de tus datos existentes.

La forma más rápida de obtener soporte automatizado con alternativas a Labelf

Mientras que Labelf y muchas de las herramientas en esta lista te dan los materiales en bruto para construir una IA, dejan el trabajo duro para ti: etiquetar toneladas de datos, entrenar un modelo e integrarlo en tus sistemas. Todo ese proceso puede llevar meses y generalmente requiere a alguien con habilidades muy específicas.

Para los equipos que solo quieren resultados, hay una forma más directa. En lugar de construir desde cero, puedes usar una solución que ya está diseñada para hacer el trabajo. eesel AI fue diseñado precisamente para eso. Toma todo el conocimiento que ya tienes, en tickets de soporte pasados, tu centro de ayuda, tus documentos internos, y lo convierte en un agente de IA que puede resolver problemas y responder preguntas, liberando a tu equipo para trabajos más importantes.

Si tienes curiosidad por ver qué tan rápido puedes poner una IA a trabajar para tu negocio, puedes probar eesel AI gratis y verlo por ti mismo en solo unos minutos.