40.000 horas de ingeniería al año para probar software empresarial y de IA.
Descubra nuestra inversión en evaluación comparativa para crear un entorno de prueba realista para diferentes soluciones tecnológicas B2B.
Acercarse
Realizar análisis comparativos es difícil. Cada empresa tiene necesidades diferentes que no se pueden simular perfectamente fuera de esas empresas. Nuestro enfoque de análisis comparativo se basa en estos pilares:
- Mejora continua: A medida que los productos maduran, sus casos de uso evolucionan, al igual que la forma en que realizamos nuestras pruebas de rendimiento.
- Acceso equitativo: Todas las marcas y nuestros lectores tienen acceso a los mismos datos sobre nuestras pruebas.
- Casos de uso relevantes: Hay infinitas maneras de usar cada solución tecnológica. Nos esforzamos por producir puntos de referencia lo más realistas posible mediante
- Convertirse en usuarios a largo plazo de los productos que evaluamos.
- Entrevistar a expertos
- Analizar estudios de caso y reseñas para comprender las experiencias de otros usuarios.
- Transparencia:
- Seguimos el método científico y publicamos nuestra metodología, incluyendo la cronología de cada prueba de referencia. Nuestro objetivo es ayudar a otros a comprender lo que medimos y a reproducir nuestros resultados si lo desean.
- Nos gustaría publicar datos de prueba en cada evaluación comparativa. Sin embargo, esto puede generar datos sesgados, con ciertos productos obteniendo mejores resultados en los datos de prueba que en la realidad. Para evitarlo, la mayoría de nuestras pruebas se realizan con conjuntos de datos de validación. Nos esforzamos por complementar estos conjuntos de datos de validación con conjuntos de datos de código abierto siempre que sea posible.
- Reproducibilidad: El rendimiento fluctúa con el tiempo. Por lo tanto, para cada métrica, realizamos múltiples mediciones a lo largo del tiempo. En los casos en que no lo hayamos logrado, destacaremos este problema como parte de la evaluación comparativa.
Indicadores de referencia en cifras
AI:
- Se clasifican las tasas de alucinaciones de más de una docena de LLM .
- Más de 10 soluciones RAG basadas en agentes se evalúan en función de sus tasas de selección correcta de bases de datos.
- Los 10 mejores másteres en Derecho (LLM) se clasifican según su precisión en la generación de código SQL .
- Todas las soluciones de reconocimiento de imágenes mediante IA de los proveedores de servicios en la nube a gran escala se evaluaron utilizando 100 imágenes.
- Comparativa de los mejores programas de avatares con IA en más de 10 dimensiones.
- Los 10 mejores modelos de incrustación multilingües evaluados en cuanto a precisión de recuperación RAG en 6 idiomas.
- Los 13 mejores másteres en Derecho (LLM) fueron evaluados por sus habilidades de razonamiento visual.
Datos web:
- Servidores proxy: Se enviaron 6 millones de solicitudes de páginas web para la prueba de carga como parte de nuestra evaluación comparativa de recopilación de datos web a escala empresarial .
- API de web scraping: Se probaron más de 40 API de web scraping en una variedad de sitios web, incluidas plataformas de comercio electrónico y motores de búsqueda.
- Se probaron programas de extracción de datos web para TikTok : 500 URL de vídeo por proveedor.
Seguridad de las aplicaciones: se analizaron 10 escaneos web para nuestro benchmark DAST.
Seguridad de datos: 5 herramientas DLP evaluadas según más de 10 métricas en nuestro benchmark DLP.
Automatización de TI:
- Comparación de las tasas de transferencia de datos de 3 proveedores en 5 regiones como parte de nuestra prueba comparativa de transferencia de archivos gestionada.
- En nuestro análisis comparativo de RMM, se compararon 7 productos en función de 8 métricas.
- Los principales proveedores fueron evaluados según más de 10 métricas en nuestro análisis comparativo de ITSM .
IA agencial:
- Evaluación del rendimiento de las principales herramientas de línea de comandos de Agentic en una sola ejecución, utilizando 10 problemas del mundo real.
Detrás de nuestros puntos de referencia
Los analistas sectoriales de AIMultiple trabajan con nuestra red de expertos empresariales y analistas principales para redactar y actualizar los artículos de AIMultiple.
Academia Múltiple de IA
Hemos lanzado AIMultiple Academy, un programa de formación estructurado diseñado para potenciar las capacidades técnicas de nuestro equipo. Nuestro director de tecnología (CTO) dirige estas sesiones prácticas, combinando la instrucción teórica con ejercicios prácticos que brindan experiencia real. Mediante esta iniciativa, estamos transformando a nuestros analistas en desarrolladores con habilidades en IA, capaces de evaluar y comparar productos complejos con confianza. Esta mejora de las competencias técnicas representa una inversión estratégica en la capacidad de nuestro equipo para ofrecer análisis y comparativas de productos más exhaustivos y perspicaces.
¿Por qué no programamos nuestros puntos de referencia basándonos en la dinámica del programa?
- Consistencia a lo largo del tiempo: Es necesario ejecutar repetidamente nuestras pruebas de rendimiento para medir la mejora en el desempeño. Si bien las herramientas modernas de codificación de IA, como Cursor y Windsurf, pueden ayudar a crear MVP funcionales, la implementación de estas aplicaciones aún requiere un conocimiento más profundo del desarrollador que va más allá de la simple generación de código. Sin la experiencia adecuada en DevOps e infraestructura, los equipos tienen dificultades para pasar del prototipo al entorno de producción.
- Seguridad: El código generado por IA sin la debida revisión y comprensión deja los sistemas vulnerables a ataques de seguridad. Nuestra capacitación se centra en identificar y mitigar estos posibles vectores de ataque para garantizar que los sistemas de referencia sigan siendo seguros y fiables.
- Comprensión: Si bien la IA puede generar código, nuestros analistas aún necesitan conocimientos básicos de software para interpretar estos parámetros de referencia con precisión.
Intervalos de confianza comunes
Dado que estamos realizando un número limitado de pruebas, es necesario calcular intervalos de confianza y utilizamos esta fórmula e intervalos de confianza del 95% en todo el informe.
Participantes
Debido a las limitaciones de tiempo y recursos, solemos realizar comparativas con los proveedores más importantes de un sector específico. Indicadores como el número de empleados nos ayudan a identificar las marcas líderes. Los criterios específicos utilizados para seleccionar los productos que se compararán se explican en cada comparativa.
Agradecemos a cientos de marcas que nos brindan acceso a sus productos, ya sea mediante créditos o generosos períodos de prueba gratuitos que nos permiten comparar sus soluciones.
En raras ocasiones, algunas marcas optan por no participar en algunas de nuestras evaluaciones comparativas. En tales casos, utilizamos datos públicos para evaluar sus productos.
Por qué la evaluación comparativa es importante en la tecnología B2B
Los puntos de referencia transparentes y basados en datos sobre el rendimiento de los productos son escasos. Los analistas tradicionales del sector se basan en evaluaciones opacas y potencialmente sesgadas en las que solo se publican estos datos:
- Criterios cualitativos (es decir, conocimiento del mercado) y cuantitativos de alto nivel con los que se evalúan los productos.
- Evaluaciones de alto nivel de estos criterios sin revelar los valores que impulsan la evaluación.
- Sesgo del analista: Los analistas evalúan las respuestas de los representantes de los proveedores, incluidas las respuestas cualitativas. Los representantes de proveedores con relaciones comerciales con el analista del sector tienen la oportunidad de fortalecer dichas relaciones programando llamadas a lo largo del año. Sin embargo, los representantes de proveedores sin dichas relaciones comerciales presentarían su producto en una sola llamada.
- Conflicto de intereses: Para estas evaluaciones, se solicita a los representantes de los proveedores información sobre sus datos privados (por ejemplo, ingresos, características, hoja de ruta, etc.). Dado que resulta evidente qué respuestas generan mejores resultados para el proveedor (por ejemplo, mayores ingresos por ventas de productos probablemente se traduzcan en una mejor clasificación), los representantes de los proveedores se enfrentan a un conflicto de intereses.
Las empresas pueden tomar mejores decisiones tecnológicas tras revisar parámetros de referencia objetivos y basados en datos.