Revisé las 7 mejores alternativas a Scale AI para 2025 para encontrar una mejor manera de construir IA

Así que estás buscando alternativas a Scale AI. Parece que mucha gente lo está haciendo últimamente. Entre la adquisición de Meta y las preocupaciones habituales sobre los altos costes y la falta de control, muchos equipos están explorando otras opciones.

Pero aquí va una idea: ¿y si la mejor alternativa no es simplemente otra empresa de etiquetado de datos? He analizado 7 opciones diferentes, desde las más conocidas hasta herramientas de automatización con IA, para encontrar un camino que te lleve a la meta, no solo al punto de partida de los datos en bruto.

¿Qué es Scale AI y por qué la gente busca alternativas?

Scale AI es básicamente un servicio que proporciona datos etiquetados por humanos para entrenar modelos de aprendizaje automático. Tú entregas tus datos en bruto (imágenes, texto, lo que tengas) y la combinación de software y personal de Scale los anota para que tus modelos de IA puedan entenderlos.

Es un servicio potente, pero no siempre es la opción ideal. Aquí te explico por qué muchos equipos están empezando a buscar en otra parte.

Primero, el coste puede ser un verdadero quebradero de cabeza. Los precios suelen ser impredecibles, lo que dificulta su adopción para cualquiera que no tenga un presupuesto masivo.

Pedimos un presupuesto para nuestro proyecto y fue astronómico. El precio por tarea parecía completamente impredecible, lo que hacía imposible presupuestar de manera efectiva. Tuvimos que buscar otras opciones.

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Luego está la sensación de "caja negra". Entregar tus datos más importantes para que los etiqueten puede parecer como si los lanzaras por encima de un muro y esperaras lo mejor. No tienes mucho control ni visibilidad sobre cómo se realiza el trabajo, lo que convierte el control de calidad en una especie de juego de adivinanzas.

La reciente inversión de Meta en Scale AI también levantó algunas sospechas. Si compites con Meta, puede que no te sientas muy cómodo con que estén tan cerca de tu proveedor de datos.

Y quizás la razón más importante: para muchos trabajos, como la atención al cliente, el etiquetado de datos es simplemente un desvío largo y costoso. El objetivo es tener una IA funcional que resuelva un problema, no un conjunto de datos perfectamente etiquetado.

Mis criterios para elegir las mejores alternativas a Scale AI

Para que esta lista sea realmente útil, no me limité a recopilar un montón de imitadores de Scale AI. Analicé estas herramientas desde la perspectiva de lo que un equipo realmente necesita para poner en marcha un proyecto de IA.

• ¿Para qué sirve? ¿Es una herramienta de propósito general para etiquetar cualquier tipo de datos o está diseñada para una tarea específica como la atención al cliente?

• ¿Qué tan difícil es empezar? ¿Puedes simplemente registrarte y empezar, o necesitas programar una llamada de ventas y reunir un equipo de ingenieros?

• ¿Puedes confiar en la calidad? ¿Cuánto control tienes sobre el proceso y el resultado final?

• ¿Los precios son claros? ¿Sabes por lo que estás pagando o te esperan tarifas sorpresa?

Comparativa de alternativas a Scale AI para 2025

Aquí tienes un vistazo rápido y comparativo de las herramientas que seleccioné.

Las 7 mejores alternativas a Scale AI en 2025

Bien, entremos en detalles. Aquí está el desglose de mis mejores opciones, comenzando con la que te permite omitir por completo la parte del etiquetado.

1. eesel AI

Si tu objetivo es automatizar la atención al cliente, eesel AI adopta un enfoque completamente diferente. En lugar de gastar una fortuna y esperar meses para etiquetar datos para un bot de soporte personalizado, eesel te permite lanzar un agente de IA que aprende directamente del conocimiento que ya tienes, como tickets anteriores, artículos del centro de ayuda y documentos internos.

Puedes tenerlo funcionando en minutos. Se conecta a servicios de asistencia como Zendesk o Freshdesk con un solo clic, y puedes configurarlo todo tú mismo. La mejor parte es un modo de simulación que te permite ver cómo habría manejado los tickets pasados, para que puedas probarlo sin ningún riesgo antes de activarlo. Te lleva directamente al resultado que deseas: resolver los problemas de los clientes más rápido.

Una captura de pantalla del modo de simulación de eesel AI, que muestra cómo la IA habría manejado tickets anteriores, demostrando una forma sin riesgos de probar la automatización entre las alternativas a Scale AI.

• Ventajas: Increíblemente fácil de configurar por ti mismo, aprende de tu conocimiento existente automáticamente y tiene un excelente modo de simulación para pruebas sin riesgo. Los precios también son refrescantemente claros.

• Desventajas: Está diseñado específicamente para el servicio al cliente, ITSM y soporte interno, por lo que no es para el entrenamiento de modelos en general.

• Precios: eesel AI tiene precios transparentes y de tarifa plana. El plan Team cuesta 299 $/mes y el plan Business cuesta 799 $/mes, con descuentos por pago anual. Sin tarifas ocultas por resolución.

2. Labelbox

Labelbox es un gran nombre en este campo y una sólida alternativa directa a Scale AI, especialmente si quieres más control práctico. Te ofrece un conjunto completo de herramientas para anotar datos, gestionar tus conjuntos de datos y verificar el rendimiento de tu modelo. Es una solución centrada en el software, lo que significa que capacita a tu propio equipo (o a sus trabajadores bajo demanda) para gestionar el proceso de etiquetado.

• Ventajas: Una plataforma potente con buenas herramientas de automatización y control de calidad. Es ideal para la colaboración en equipo y se integra bien en los flujos de trabajo de MLOps existentes.

• Desventajas: Puede resultar caro para equipos pequeños, y tiene una curva de aprendizaje debido a su gran cantidad de funciones. Los precios no son públicos.

• Precios: Labelbox tiene un plan gratuito para particulares, pero es limitado. Para un uso empresarial real, tienes que programar una llamada de ventas para obtener un presupuesto personalizado, lo que hace imposible presupuestar sin hablar primero con ellos.

3. SuperAnnotate

SuperAnnotate está hecho para las grandes ligas. Es una plataforma de nivel empresarial conocida por permitirte ajustar casi cada parte del proceso de anotación. Está diseñada para equipos que trabajan en proyectos complejos de visión por computadora y PNL donde tener un control detallado es imprescindible. Maneja todo tipo de datos (imágenes, vídeo, texto, LiDAR) y tiene herramientas sólidas para el control de calidad y la gestión de proyectos.

• Ventajas: Muy flexible y personalizable, ideal para proyectos que utilizan diferentes tipos de datos y ofrece características de control de calidad de primer nivel.

• Desventajas: Está realmente orientado a grandes empresas, por lo que puede ser excesivo para equipos pequeños. La configuración inicial puede ser compleja.

• Precios: La página de precios de SuperAnnotate muestra diferentes niveles, pero no precios reales. Tienes que reservar una demostración o contactar con ventas para obtener cifras, lo que, de nuevo, añade un obstáculo al proceso de evaluación.

4. Encord

Encord es otro peso pesado para crear datos de entrenamiento de calidad, con un enfoque real en el etiquetado asistido por IA. Es especialmente bueno con la anotación de vídeo e imágenes médicas complicadas. Encord utiliza "micromodelos" para ayudar a automatizar partes del trabajo de anotación, lo que puede ahorrar mucho tiempo y mantener la coherencia. Es una gran opción si quieres acelerar las cosas sin sacrificar la calidad.

• Ventajas: Excelentes herramientas de etiquetado asistido por IA, gran soporte para datos de vídeo y médicos (como DICOM) y sólidas características de seguridad.

• Desventajas: Puede ser más de lo que necesitas para trabajos de anotación sencillos. Y como los demás, los precios se mantienen en secreto.

• Precios: Los precios de Encord también están ocultos detrás de un botón de "Comenzar" o "Contactar con ventas". No encontrarás ninguna cifra en su sitio web.

5. V7

V7 se centra en el manejo de datos visuales complejos, especialmente para proyectos de visión por computadora. A la gente le gusta mucho su interfaz limpia y sus funciones de automatización inteligentes, como el etiquetado asistido por modelos y las comprobaciones de calidad automatizadas. V7 es uno de los favoritos entre los equipos de los sectores de la salud y las ciencias de la vida porque maneja muy bien los formatos DICOM y otras imágenes médicas.

• Ventajas: Interfaz fácil de usar, fantástica para imágenes médicas y científicas, y tiene una potente automatización impulsada por IA.

• Desventajas: El precio puede ser un obstáculo para proyectos más pequeños, y está muy enfocado en datos visuales.

• Precios: Los precios de V7 son completamente personalizados. Calculan un presupuesto basado en una tarifa de plataforma, el número de usuarios que tienes y la cantidad de datos que procesas. Tienes que reservar una llamada de 30 minutos para obtener un precio.

6. Label Your Data

Label Your Data adopta un enfoque de "lo mejor de ambos mundos". Ofrecen tanto una plataforma que puedes usar tú mismo como un servicio totalmente gestionado en el que ellos hacen el etiquetado por ti. Esto es ideal para equipos que quieren externalizar un gran proyecto pero aún tienen la capacidad de manejar tareas más pequeñas internamente. También tienen una buena reputación por ser seguros y de alta calidad.

• Ventajas: Un modelo híbrido flexible, una seguridad sólida y un piloto gratuito para probarlos. Sus precios también son muy claros.

• Desventajas: La plataforma de autoservicio es principalmente para visión por computadora; necesitarás usar su servicio gestionado para PNL y audio.

• Precios: Es refrescante ver un modelo claro. Label Your Data muestra sus precios directamente en su sitio. Cobran por objeto (como 0,02 $ por un cuadro delimitador) o por hora (6 $/hora). El piloto gratuito es un buen detalle.

7. CVAT

Para los equipos con habilidades técnicas y poco presupuesto, CVAT es la opción de código abierto para hacerlo tú mismo. Fue desarrollado originalmente por Intel, y es una herramienta potente y gratuita para anotar imágenes y vídeo. Como es de código abierto, tienes un control total. Puedes personalizarlo como quieras y alojarlo en tus propios servidores, manteniendo tus datos privados.

• Ventajas: Es completamente gratuito, altamente personalizable y compatible con una gran cantidad de tareas de visión por computadora.

• Desventajas: ¿El inconveniente? Tú eres el departamento de TI. Necesitas los conocimientos técnicos para configurarlo, alojarlo y mantenerlo en funcionamiento. No hay un servicio de atención al cliente al que llamar si te quedas atascado.

• Precios: CVAT es de descarga y uso gratuito. El verdadero "coste" está en el tiempo y los recursos de ingeniería que dedicarás a gestionarlo tú mismo.

Cómo elegir entre las alternativas a Scale AI: plataforma de etiquetado de datos vs. automatización con IA

Entonces, ¿cómo eliges el camino correcto? Realmente se reduce a lo que intentas lograr.

Probablemente deberías optar por una plataforma de etiquetado de datos (como Labelbox o CVAT) si:

• Estás construyendo algo completamente nuevo, como un modelo de IA para detectar defectos de fabricación raros.

• Tienes un equipo de MLOps y el presupuesto para un proyecto a largo plazo de entrenamiento y ajuste de un modelo personalizado.

• Lo principal que necesitas al final del día es un modelo altamente preciso y entrenado a medida.

Deberías considerar una plataforma de automatización con IA (como eesel AI) si:

• Estás tratando de resolver un problema empresarial común, como gestionar más rápido tu cola de atención al cliente o los tickets internos de TI.

• Tu objetivo principal es poner en marcha una solución de IA funcional lo más rápido posible.

• Ya tienes un montón de información útil (tickets antiguos, artículos de ayuda) de la que una IA podría aprender sin que tengas que etiquetar nada a mano.

Un diagrama de flujo de trabajo que compara el etiquetado de datos tradicional con un enfoque de automatización directa con IA, ayudando a los lectores a elegir entre diferentes tipos de alternativas a Scale AI.

Para la mayoría de las empresas, ese segundo camino te dará resultados mucho, mucho más rápido.

Este vídeo ofrece un vistazo a diferentes herramientas de IA disponibles para la investigación y el análisis de datos, lo que es relevante para los equipos que evalúan alternativas a Scale AI.

Alternativas a Scale AI: deja de etiquetar, empieza a entregar resultados

Aunque hay muchas buenas alternativas a Scale AI para el etiquetado de datos, vale la pena preguntarse si el etiquetado de datos es el problema que realmente necesitas resolver. Todo el proceso (anotar datos, entrenar un modelo, implementarlo) es largo, complicado y costoso.

Para funciones empresariales importantes como la atención al cliente, herramientas como eesel AI demuestran que hay otro camino. No siempre necesitas un proyecto masivo de etiquetado de datos para obtener un gran agente de IA. Al utilizar el conocimiento que ya tienes, puedes lanzar una IA inteligente y de autoservicio en minutos y ver un impacto de inmediato. Se trata de cambiar tu enfoque de construir IA desde cero a configurar un sistema inteligente que simplemente funciona.

Si tu objetivo es resolver problemas más rápido y hacer más felices a los clientes, quizás sea hora de saltarse la cola de etiquetado.

¿Listo para ver lo que un agente de IA puede hacer con tu conocimiento existente? Inicia tu prueba gratuita de eesel AI hoy y descubre lo rápido que puedes automatizar tu soporte.