Vertex AI: Qué es, Para qué sirve y Cómo funciona (2025)

¿Qué es Vertex AI?

Vertex AI es una plataforma de Google Cloud diseñada para crear, entrenar y desplegar modelos de inteligencia artificial de manera más eficiente. Como herramienta, integra diferentes capacidades y servicios relacionados con IA en una sola interfaz para que los procesos de desarrollo y optimización de modelos de machine learning se den sin problema alguno.

Con este sistema, podrás trabajar con modelos pre-entrenados, entrenar modelos personalizados usando tus propios datos, y gestionar el ciclo de vida completo de los modelos, desde el desarrollo hasta el despliegue y la monitorización. Además, podrás llevar a cabo tareas como clasificación, predicción, análisis de imágenes y procesamiento de lenguaje natural (NLP), entre otras.

¿Para qué sirve Google Vertex AI?

Indudablemente, estamos hablando de una herramienta integral que facilita el desarrollo, implementación y la gestión de modelos de IA. Vertex AI tiene herramientas que trabajan con tareas complejas y por eso las empresas aprovechan su poder para gozar de una experiencia unificada y escalable. Dicho esto, ¡Conozcamos algunas de las cosas que puedes hacer con ella!  

Desarrollo y entrenamiento de modelos

Vertex AI permite entrenar modelos mediante dos enfoques principales. Por un lado, AutoML brinda una opción accesible para usuarios sin experiencia en programación, ya que facilita la creación de modelos a partir de datos tabulares, imágenes, texto o video sin necesidad de escribir código. 

Por otro lado, quienes necesitan mayor control pueden optar por el entrenamiento personalizado, que admite frameworks como TensorFlow y PyTorch para lograr flexibilidad al ajustarse a requisitos específicos. Aparte, el Model Garden explora y personaliza modelos de código abierto, acelerando la implementación de soluciones de inteligencia artificial.

Implementación y despliegue en producción

Una vez desarrollados, los modelos son desplegados en entornos de producción para generar predicciones en tiempo real o por lotes. Es posible por medio de las opciones escalables que integran contenedores pre-configurados y personalizados para obtener predicciones directamente desde herramientas como BigQuery ML, para que los modelos sean operativos y efectivos en entornos empresariales reales.

Herramientas de MLOps para automatización

Con sus capacidades de MLOps, se logra automatizar y gestionar los modelos en producción. Herramientas como el Model Registry promueven la gestión de versiones, mientras que los sistemas de monitoreo continuo detectan problemas de rendimiento, sesgos o cambios en los datos. De ese modo, se mantienen los modelos actualizados y alineados con los objetivos del negocio.

Colaboración e integración

Vertex AI Workbench, un entorno basado en Jupyter Notebooks, fomenta la colaboración entre equipos de ciencia de datos. Al integrarse con servicios como Google Cloud Storage y BigQuery, hace posible el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos para el desarrollo e implementación de soluciones de IA.

Aplicaciones prácticas y sectores clave

Google Vertex AI tiene aplicaciones en sectores como atención sanitaria, donde simplifica diagnósticos predictivos; servicios financieros, optimizando la detección de fraudes y el análisis de riesgos, y manufactura, mejorando la gestión de cadenas de suministro y la personalización de ofertas.

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Características principales de Vertex AI

Al ser un sistema avanzado de Google Cloud, Vertex funciona perfecto para desarrollar y desplegar modelos de machine learning. Todo gracias a las características más destacadas que te presentamos a continuación: 

Acceso a modelos avanzados pre-entrenados

Google Vertex AI trabaja con modelos de IA pre-entrenados y avanzados, como los de lenguaje PaLM y Gemini que sirven para tareas como procesamiento de lenguaje natural, generación de texto, análisis de sentimientos y más. También cuenta con modelos especializados para imágenes y datos estructurados, que reducen el tiempo necesario para entrenar desde cero.

Plataforma abierta y flexible

La compatibilidad con frameworks de código abierto como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn hace que la aplicación sea altamente flexible. Los desarrolladores pueden trabajar con herramientas familiares y personalizar modelos de acuerdo a sus necesidades. Asimismo, es sencillo integrar Vertex AI con servicios de datos como BigQuery para el análisis y el uso de datos en el entrenamiento de modelos.

Automatización del aprendizaje automático (AutoML)

Con AutoML y Vertex AI crearás modelos de aprendizaje automático personalizados sin necesidad de una gran experiencia en programación. Esta funcionalidad automatiza tareas complejas como la selección de características, el ajuste de hiperparámetros y el entrenamiento del modelo, acelerando el proceso de desarrollo.

Gestión de modelos en la nube

Vertex AI da paso a la implementación y gestión de modelos en entornos de producción gracias a su infraestructura basada en la nube. Por medio de ello, se garantiza una escalabilidad sin interrupciones y la actualización de modelos de manera continua, alcanzando relevancia y precisión.

Capacidades de IA generativa

La plataforma posee herramientas para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial generativa, como chatbots avanzados y modelos para la generación de contenido creativo. Con una interfaz amigable, incluso los usuarios sin experiencia técnica aprovechan las capacidades para crear soluciones innovadoras.

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¿Cómo funciona?

Vamos a explicarte de manera sencilla el funcionamiento de Vertex AI. Así, sabrás cómo trabajar con la plataforma sin tener problemas durante el proceso.

Preparación de los datos

El primer paso consiste en recolectar y procesar los datos necesarios para tu modelo, comenzando con la limpieza de los datos para eliminar valores erróneos o inconsistentes y un análisis exploratorio (EDA) para comprender las características clave del conjunto de datos. Este análisis es sumamente importante para verificar que los datos sean adecuados para el modelo de aprendizaje automático que planeas usar.

Desde el Vertex AI Workbench, visualiza y transforma los datos según sea necesario. Aquí también se efectúan tareas de ingeniería de características y se dividen los datos en conjuntos para entrenamiento, validación y pruebas, optimizando el rendimiento del modelo desde el inicio.

Entrenamiento del modelo

En este paso, eliges la estrategia de entrenamiento más adecuada para tus objetivos y recursos disponibles. Las opciones son diversas:

• AutoML: entrena modelos automáticamente sin necesidad de programar. Funciona con datos tabulares, de texto e imágenes, simplificando el proceso.
• Frameworks personalizados: si tienes experiencia en aprendizaje automático, puedes usar tu marco preferido, como TensorFlow o PyTorch, para entrenar modelos a medida.
• Experimentos con Vertex AI: proporciona herramientas para comparar diferentes modelos y metodologías, ayudándote a identificar la mejor opción.
• Ajuste de hiperparámetros: optimiza parámetros clave para mejorar el rendimiento de modelos complejos.

Evaluación y ajuste del modelo

Una vez entrenado el modelo, es fundamental evaluar su rendimiento mediante métricas detalladas, como precisión y recall, para medir qué tan bien se desempeña el modelo frente a los datos de validación.

Este proceso también abarca iteraciones continuas: se identifican posibles fallas, se ajustan parámetros y, si es necesario, se mejora el conjunto de datos. La evaluación exhaustiva garantiza que el modelo esté listo para su implementación.

Implementación del modelo

Cuando el modelo cumple con las expectativas, es hora de ponerlo en producción. Vertex AI te dará varios métodos para hacerlo:

• Usar contenedores preconstruidos o personalizados para mayor flexibilidad.
• Implementar con BigQuery ML para análisis directamente desde tus datos.
• Ejecutar el modelo en entornos específicos mediante TensorFlow Serving.
• Integrar con Vertex AI Feature Store para acceder a características en tiempo real.
• Aprovechar Vertex Explainable AI para comprender cómo se generan las predicciones del modelo.

Monitoreo continuo del modelo

El proceso no termina con la implementación. Es elemental monitorear el desempeño del modelo en producción para lograr su eficacia frente a nuevos datos. Con la herramienta de Monitoreo de Modelos de Vertex AI, detectarás desviaciones en el comportamiento del modelo y recibirás alertas si algo no funciona como debería.
Cuando surgen problemas, como datos que se desvían significativamente de los utilizados en el entrenamiento, puedes actualizar y reentrenar el modelo para que siga dando resultados precisos y relevantes.

Ventajas de usar Vertex AI

Vertex AI es una solución integral para los desafíos del machine learning. Al combinar herramientas avanzadas con una experiencia simplificada, el sistema optimiza procesos, reduce costos y mejora la precisión de sus modelos. A continuación, te contaremos cuáles son las ventajas que obtendrás al usarla:  

Plataforma unificada para el ciclo de vida del modelo

Vertex AI integra todas las etapas del desarrollo de IA en un solo entorno, abarcando la preparación de datos, el entrenamiento, la evaluación, la implementación y el monitoreo. Al centralizar estos procesos, se reduce la complejidad operativa y mejora la eficiencia para trabajar de forma más fluida.

Escalabilidad y rendimiento optimizados

Al estar respaldada por la infraestructura de Google Cloud, la aplicación promete un rendimiento óptimo y escalabilidad para proyectos de cualquier tamaño. Desde pequeñas pruebas hasta modelos que procesan millones de solicitudes, se adapta a las necesidades de cada usuario.

Incrementa la productividad del desarrollo

Vertex AI simplifica todo el ciclo de vida de los modelos de inteligencia artificial al unificar en una sola plataforma las etapas de preparación de datos, entrenamiento, evaluación, implementación y monitoreo. Esto reduce el tiempo necesario para completar proyectos complejos y permite a los desarrolladores concentrarse en tareas críticas en lugar de gestionar múltiples herramientas o plataformas.

Además, su integración con AutoML elimina la necesidad de escribir código para tareas repetitivas, optimizando los recursos y permitiendo que los equipos avancen más rápido en sus proyectos.

Reducción de costos y recursos

Gracias a su enfoque en la automatización, la plataforma disminuye la carga de trabajo manual, como el ajuste de hiperparámetros y la selección de características, lo que se traduce en menores costos operativos. La capacidad de escalar recursos según las necesidades de cada proyecto evita inversiones innecesarias y potencia el uso de la infraestructura de Google Cloud.

Pasos para empezar a utilizarlo

Iniciar con Google Vertex AI es sencillo y sigue una serie de pasos bien estructurados que permiten configurar, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático (ML) en la nube. Comienza así: 

Crear una cuenta en Google Cloud

El primer paso es registrarse en Google Cloud si aún no tienes una cuenta. Dirígete al sitio web de Google Cloud y crea una cuenta. Google tiene un crédito gratuito inicial que puedes usar para probar los servicios, incluyendo Vertex AI.

Configurar tu proyecto en Google Cloud Console

Una vez que tengas una cuenta, debes crear un proyecto en Google Cloud Console. Este proyecto será el espacio donde se gestionarán todos tus recursos relacionados con Vertex AI. Para ello:

• Inicia sesión en Google Cloud Console.
• Haz clic en el menú desplegable de proyectos en la parte superior de la página y selecciona "Nuevo Proyecto".
• Asigna un nombre a tu proyecto y elige una ubicación.
• No olvides habilitar la facturación para tu cuenta si aún no lo has hecho.

Habilitar Vertex AI API

Antes de usar Vertex AI, necesitas habilitar la API de Vertex AI en tu proyecto. Puedes hacerlo desde Google Cloud Console:

• Ve a la sección “APIs & Servicios”.
• Haz clic en “Biblioteca” y busca “Vertex AI”.
• Selecciona “Vertex AI” y haz clic en “Habilitar”.

Configurar Google Cloud Storage para los datos

Vertex AI necesita acceso a los datos que se usarán en el entrenamiento de modelos. Google Cloud Storage es una solución común para almacenar estos datos. Configura un bucket en Google Cloud Storage donde puedas subir tus datos:

• Ve a "Cloud Storage" en Google Cloud Console.
• Haz clic en "Crear bucket" y sigue los pasos para configurarlo.
• Asegúrate de tener acceso de lectura/escritura al bucket para facilitar la carga de datos.

Elegir el modelo y el tipo de entrenamiento

Vertex AI tiene varias opciones para entrenar tu modelo, ya sea utilizando AutoML, tus propios marcos de aprendizaje automático (TensorFlow, PyTorch) o experimentos personalizados.

• Si no tienes experiencia en codificación, puedes usar AutoML para entrenar tu modelo sin necesidad de escribir código.
• Si eres un experto en ML, elige un marco de trabajo de tu preferencia y entrena el modelo usando tus scripts personalizados.

Entrenar el modelo

Una vez que hayas preparado los datos y seleccionado el método de entrenamiento, comienza el proceso de entrenamiento del modelo. Esto conlleva desde unos pocos minutos hasta varias horas, dependiendo de la complejidad del modelo y la cantidad de datos. Durante el entrenamiento, Vertex AI te proporciona métricas y gráficos para evaluar el rendimiento del modelo en tiempo real.

Desplegar el modelo

Cuando estés satisfecho con el rendimiento del modelo, puedes desplegarlo para que esté disponible en producción. Hazlo con cualquiera de las dos opciones: 

• Desplegar el modelo en Google Kubernetes Engine (GKE) para usar contenedores.
• Desplegar el modelo en Google Cloud Functions para implementar inferencias a gran escala.

¿Qué lenguajes de programación son compatibles con Vertex AI?

Google Vertex AI es compatible con varios lenguajes de programación, por eso es una plataforma flexible para desarrollar modelos de aprendizaje automático. Los lenguajes más utilizados son Python y R, ya que son los más comunes en la comunidad de ciencia de datos y aprendizaje automático.

También tiene soporte nativo para bibliotecas populares de Python como TensorFlow, PyTorch, Keras, y scikit-learn para trabajar con herramientas bien establecidas en el campo de la inteligencia artificial. Además, puedes integrar otros lenguajes mediante contenedores personalizados o utilizando API para ampliar las posibilidades de desarrollo en su sistema.

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¿Cómo optimizar las funciones de Vertex AI?

Para optimizar las funciones de Vertex AI, te recomendamos aprovechar sus herramientas de automatización y personalización, así como hacer ajustes precisos en cada fase del ciclo de vida del modelo. Una de las principales formas de optimización es el uso de AutoML para entrenar modelos automáticamente, ajustando parámetros y mejorando la eficiencia sin necesidad de escribir código. Asimismo, sugerimos ajustar los hiperparámetros usando Vertex AI Vizier, una opción que potencia la configuración de modelos complejos para obtener los mejores resultados. 

Por otro lado, es importante realizar un monitoreo continuo con MLOps para detectar y corregir desviaciones en los datos de entrada o el rendimiento del modelo. A través de la mejora continua y el ajuste fino de modelos según el análisis de métricas como precisión y recall, se mantiene alineado con los cambios en los datos. 

Otra práctica clave es trabajar en la infraestructura, eligiendo el tipo de máquina adecuado y ajustando el uso de recursos en función de las necesidades específicas de cada proyecto para contribuir en la reducción de costos y en el rendimiento.

¿Dónde puedo aprender a utilizar Vertex AI de forma profesional?

La mejor manera de dominar Vertex AI de manera profesional es a través de programas especializados que combinen teoría y práctica, como el Máster en Inteligencia Artificial Generativa  de EBIS Business Techschool. Este máster está diseñado para ofrecer una formación completa que abarca desde los fundamentos de la IA hasta la implementación de tecnologías avanzadas en entornos reales.

En EBIS, aprenderás a desarrollar modelos de machine learning, automatizar flujos de trabajo con herramientas como Vertex Pipelines y sacar el máximo provecho de los servicios integrados de Google Cloud. 

Una de las grandes ventajas de este programa es la posibilidad de obtener una doble titulación, otorgada por EBIS y la prestigiosa Universidad de Vitoria-Gasteiz, lo que respalda tu formación con un reconocimiento académico de alto nivel. Asimismo, tendrás la oportunidad de certificarte en Azure AI Fundamentals (AI-900), que valida tus conocimientos en inteligencia artificial aplicada, y en el Harvard ManageMentor® en Liderazgo, una certificación avalada por Harvard Business Publishing Education, que refuerza tus habilidades estratégicas y de gestión.

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Conclusión 

En resumen, hemos hablado de una aplicación ideal para integrar inteligencia artificial en las operaciones sin complicarse con aspectos técnicos o de infraestructura. Su objetivo automatizado, combinado con la flexibilidad de personalización, lo convierte en una alternativa valiosa tanto para empresas grandes como pequeñas. Ya sea que busques entrenar un modelo de IA sin código, o necesites optimizar tus procesos a través de ML avanzado, Vertex AI te da un entorno accesible y escalable para cubrir todas las etapas del ciclo de vida de los modelos de machine learning..