Mejores plataformas de ML sin código: alternativas a ChatGPT

Evaluamos 3 plataformas de machine learning sin código en métricas clave: procesamiento de datos (manejo de valores faltantes, valores atípicos), configuración de modelos y facilidad de uso, salida de métricas de precisión, disponibilidad de visualizaciones y cualquier limitación o nota importante observada durante las pruebas.

Herramientas de machine learning sin código benchmark

Nota: Las puntuaciones representan el rendimiento promedio en kNN y Regresión Logística cuando corresponde. Los resultados pueden variar según la complejidad del conjunto de datos.

ChatGPT Data Analyst, Akkio y Gemini, admiten el entrenamiento de modelos y se evaluaron con el mismo conjunto de datos y dos modelos básicos de clasificación, k-Vecinos más Cercanos y Regresión Logística. Gigasheet no admite el entrenamiento de modelos y se excluyó de esta parte de la comparación. Puede leer nuestra metodología de benchmark para más detalles.

ChatGPT Data Analyst logró el mejor rendimiento general, con la mayor precisión y puntuación F1 promedio en ambos modelos.

Akkio produjo puntuaciones de precisión claras y métricas por clase, lo que lo hace útil para tareas predictivas básicas e inspección del impacto de características, aunque su rendimiento se mantuvo cerca de la línea base.

Gemini ejecutó un pipeline completo de extremo a extremo con preprocesamiento completo e informes de métricas detallados, pero la precisión en este conjunto de datos fue baja, del 11 %.

Estos hallazgos destacan que el rendimiento del modelo depende en gran medida de la calidad de los datos, la elección adecuada del modelo y las entradas balanceadas, incluso en plataformas de ML sin código. Si bien estas herramientas simplifican los flujos de trabajo de machine learning, una cuidadosa preparación de datos y evaluación son clave para construir modelos predictivos confiables.

Comparación de herramientas de machine learning sin código

Herramientas de machine learning sin código

1- Akkio IA Analytics

Akkio es una plataforma de machine learning sin código que permite a los usuarios construir y desplegar modelos predictivos rápidamente, con limpieza de datos automatizada y una interfaz simple. Si bien ofrece métricas de evaluación claras como precisión y puntuación F1, carece de opciones de personalización y control avanzado sobre el entrenamiento del modelo.

Ventajas

1. Interfaz fácil de usar. No se requieren habilidades de programación, ideal para usuarios no científicos de datos.
2. Limpieza inteligente y automatizada. Maneja valores faltantes, valores atípicos y datos redundantes de manera eficiente.
3. Chatbot integrado. Guía a los usuarios de forma interactiva a través de la exploración de datos y el modelado.

Desventajas

1. Personalización limitada. Sin control sobre la selección de algoritmos o el proceso de entrenamiento.
2. Sin opciones avanzadas de modelado. La ausencia de herramientas de ajuste sugiere que la plataforma está dirigida a usuarios sin experiencia en ML.
3. Transparencia limitada del modelo. Los usuarios no pueden ver ni modificar cómo se construye o entrena el modelo.

2- Gigasheet

Gigasheet funciona más como una hoja de cálculo basada en navegador que como una plataforma completa de análisis de datos con IA. Proporciona filtrado básico y gráficos manuales, pero carece de funciones de machine learning automatizadas o soporte para tareas predictivas complejas.

Ventajas

1. Herramienta basada en web con una interfaz de hoja de cálculo familiar, fácil para usuarios de Excel.
2. Adecuada para tareas simples de análisis de datos sin escribir código.
3. Plataforma sin código accesible para analistas de negocio o usuarios no técnicos.

Desventajas

1. Carece de modelos de machine learning y capacidades de análisis predictivo.
2. Funciones de análisis de datos limitadas, solo filtrado básico y gráficos.
3. No hay soporte para procesamiento de lenguaje natural ni aplicaciones de IA.

3- Gemini

Gemini es una herramienta de IA sin código que admite consultas en lenguaje natural para automatizar la ingeniería de características, el entrenamiento y la evaluación de modelos. A pesar de ofrecer un pipeline de ML completo y visualizaciones ricas, su rendimiento predictivo está limitado por el desbalance de datos y las restricciones del modelo.

Ventajas

1. Permite a los usuarios construir modelos de machine learning personalizados sin código.
2. Admite procesamiento de lenguaje natural para flujos de trabajo totalmente conversacionales.
3. Maneja el análisis de datos, la ingeniería de características y la evaluación de modelos de extremo a extremo.

Desventajas

1. La precisión fue muy baja en el conjunto de datos utilizado en el benchmark de herramientas de machine learning sin código.
2. La falta de control sobre hiperparámetros puede ser adecuada para usuarios con experiencia limitada en ML, pero limita a los usuarios avanzados.
3. Se requieren conjuntos de datos balanceados para obtener un rendimiento exitoso del modelo.

4- ChatGPT Data Analyst

ChatGPT Data Analyst permite a los usuarios construir modelos de machine learning mediante instrucciones en lenguaje natural, automatizando todo, desde el preprocesamiento hasta la evaluación del modelo. Funciona bien en tareas básicas de clasificación y ofrece análisis de datos conversacional con conciencia de privacidad.

Ventajas

1. Los modelos predictivos se construyen a partir de lenguaje natural; no se necesita programación de machine learning.
2. Sólido en análisis exploratorio de datos y resúmenes visuales.
3. Cubre el flujo de trabajo completo en una sola interfaz: carga de datos, limpieza, entrenamiento de modelos, evaluación y generación de gráficos.

Desventajas

1. kNN tuvo un rendimiento inferior a la Regresión Logística en el mismo conjunto de datos, lo que sugiere que la selección de características o el equilibrio de clases ayudarían, pero la herramienta no muestra estos pasos como ajustables.
2. No permite una personalización completa del entrenamiento de modelos de ML.
3. La calidad de la salida depende de la claridad de las instrucciones; las instrucciones vagas producen análisis superficiales.

Plataformas de ML con interfaces sin código

En el extremo empresarial del espectro sin código, varias plataformas establecidas de inteligencia artificial y machine learning han añadido interfaces conversacionales y de lenguaje natural, ofreciendo una accesibilidad similar a organizaciones con equipos de datos dedicados.

DataRobot

DataRobot es una plataforma de IA empresarial que automatiza el entrenamiento, evaluación, despliegue y monitoreo de modelos de machine learning en casos de uso predictivos, generativos y de IA agéntica, con gobernanza integrada.

Su función Agent Assist añade una capa de lenguaje natural, ayudando a los usuarios a redactar especificaciones de agentes, generar código de herramientas y ejecutar simulaciones a través de la CLI de DataRobot.¹

SAS Viya

SAS Viya es una plataforma de datos e IA nativa de la nube para el ciclo de vida completo del machine learning, conectando datos, construyendo y gobernando modelos, y operacionalizando decisiones a través de interfaces visuales y basadas en código.

Viya Copilot lo amplía con un asistente conversacional para el descubrimiento de datos, desarrollo de pipelines de modelos y gestión de modelos, permitiendo que los no desarrolladores trabajen con la plataforma en lenguaje natural.²

Dataiku

Dataiku es una plataforma empresarial para análisis, machine learning y agentes de IA, que cubre la preparación de datos, la construcción de modelos y el despliegue mediante bloques lógicos visuales o marcos de código completo bajo una única capa de gobernanza.

Su Agent Hub permite a los usuarios de negocio combinar instrucciones, herramientas y datos empresariales para construir agentes sin escribir código, conectados a los mismos conjuntos de datos gobernados que el equipo de datos ya mantiene.

Amazon SageMaker Canvas

Amazon SageMaker Canvas es el servicio de machine learning sin código de AWS para analistas de negocio, con una interfaz visual que construye, evalúa y despliega modelos sin código. Utiliza AutoML para entrenar modelos de regresión, clasificación, predicción de series temporales, NLP, visión por computadora y ajuste fino de modelos fundacionales, e incluye Amazon Q Developer para orientación conversacional desde la preparación de datos hasta el despliegue. ³

Microsoft Fabric AutoML

Microsoft Fabric AutoML es una interfaz de bajo código dentro de Microsoft Fabric Data Science que automatiza el flujo de trabajo de ML mediante un asistente guiado. Los usuarios eligen una tabla o archivo de lakehouse, seleccionan una tarea de ML (regresión, clasificación binaria o multiclase, o previsión), eligen un modo de AutoML (Prototipo rápido, Interpretable, Mejor ajuste o Personalizado) y el asistente genera un cuaderno preconfigurado que ejecuta la prueba y registra métricas a través de MLflow dentro de los elementos de experimento y modelo existentes de Fabric.⁴

LLM-basadas herramientas de análisis de datos

Los modelos de lenguaje grandes han transformado el análisis de datos al permitir a los usuarios hacer preguntas en lenguaje natural en lugar de escribir código o fórmulas. Estas herramientas integran IA conversacional con capacidades de hoja de cálculo y visualización, haciendo que la exploración de datos sea accesible para usuarios no técnicos.

Claude para análisis de datos

Claude analiza archivos CSV cargados y genera visualizaciones interactivas a través de su función Artifacts. Anthropic actualizó la plataforma con capacidades de ejecución de código que permiten la generación de scripts en Python/Node.js y la creación de archivos descargables.

Capacidades clave:

• Visualizaciones de datos interactivas con Artifacts (gráficos, paneles, informes)
• Análisis estadístico con explicaciones en lenguaje natural
• Salidas descargables (hojas de cálculo, CSVs, informes, visualizaciones PNG)
• Integración con Google Sheets mediante el complemento Claude for Sheets
• Análisis de múltiples archivos y referencias cruzadas de conjuntos de datos

Microsoft Copilot para Excel

Microsoft Copilot se integra directamente en Excel a través de una interfaz de barra lateral, permitiendo la creación de fórmulas, limpieza de datos, tablas dinámicas y generación de gráficos mediante lenguaje natural.

Capacidades clave:

• Creación de fórmulas en lenguaje natural con explicaciones paso a paso
• Automatización de limpieza y transformación de datos
• Creación de tablas dinámicas y gráficos
• Seguridad de nivel empresarial dentro del ecosistema de Microsoft
• Integración con aplicaciones de Microsoft 365 (Word, PowerPoint, Outlook, Teams)

Tableau Pulse

Tableau Pulse ofrece información generada por IA y monitoreo automatizado para los usuarios de Tableau Cloud. La plataforma utiliza IA generativa para detectar tendencias, valores atípicos e impulsores, resumiéndolos en lenguaje natural con alertas proactivas.

Capacidades clave:

• Resúmenes automatizados en lenguaje natural de los cambios en los datos
• Alertas proactivas a través de Slack, correo electrónico y aplicación móvil
• Preguntas y respuestas mejoradas (Discover) para exploración conversacional de métricas
• Seguimiento de objetivos con indicadores de estado en camino/fuera de camino
• Detección de anomalías y previsión en tiempo real

Julius IA

Julius IA se especializa en análisis estadístico a través de una interfaz conversacional. Los usuarios cargan conjuntos de datos (CSV, Excel, PDF, Google Sheets) y solicitan análisis o pruebas estadísticas en lenguaje natural.

Capacidades clave:

• Pruebas estadísticas (valores p, ANOVA, tamaño de muestra, regresión)
• Generación de código Python y R para reproducibilidad
• Múltiples formatos de exportación para gráficos y resultados
• Análisis de correlación y visualización de datos
• Flujos de trabajo tipo cuaderno para análisis iterativo

Herramientas de machine learning sin código metodología del benchmark

Para evaluar la usabilidad y las capacidades de las plataformas de machine learning sin código, seleccionamos cuatro herramientas ampliamente accesibles: Akkio, Gigasheet, Gemini y ChatGPT Data Analyst. Cada plataforma se probó utilizando el mismo conjunto de datos y se guió a través de un conjunto consistente de tareas, incluyendo limpieza de datos, análisis exploratorio, entrenamiento de modelos (usando kNN y Regresión Logística), y evaluación del rendimiento basada en precisión, precisión, recall, puntuación F1 y salidas de matriz de confusión.

Nos centramos en tres criterios clave:

1. Facilidad de uso: Qué tan intuitiva y accesible (interfaz de arrastrar y soltar, preparación de datos) es la interfaz para personas no técnicas.
2. Profundidad analítica: La capacidad de la plataforma para procesar datos, construir modelos y entregar métricas útiles.
3. Flexibilidad y orientación: Los usuarios pueden interactuar de forma natural, explorar alternativas y recibir retroalimentación significativa.

Todas las pruebas se realizaron bajo niveles de acceso gratuitos o estándar para reflejar las experiencias reales de los usuarios.

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Beneficios de las plataformas de ML sin código

Las herramientas de ML sin código automatizan la construcción, el entrenamiento y el despliegue de modelos para usuarios no técnicos, eliminando la necesidad de escribir código o administrar infraestructura. Algunas plataformas también incluyen modelos listos para usar para tareas como clasificación de texto y reconocimiento de imágenes, permitiendo que los usuarios de negocio apliquen machine learning a sus propios datos sin experiencia en ML.

Visión general de los modelos de machine learning

Las herramientas sin código permiten a los usuarios de negocio y analistas construir y desplegar modelos de ML sin escribir código. Manejan bien tareas estándar como clasificación, regresión y predicción tabular, pero normalmente no cubren cargas de trabajo avanzadas como detección de objetos, sistemas de recomendación o arquitecturas de redes neuronales personalizadas, que aún requieren marcos basados en código y experiencia en ciencia de datos.

Preguntas frecuentes

Cita este benchmark

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@misc{dilmegani2026,
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  title  = {{Mejores plataformas de ML sin código: alternativas a ChatGPT}},
  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Recuperado el 17 de Junio de 2026}
}

Enlaces de referencia

1.

February 2026: DataRobot docs

2.

SAS expands SAS Viya with governed AI assistants and agentic AI capabilities

Cision PR Newswire

3.

Amazon SageMaker Canvas - Amazon SageMaker AI

4.

Use AutoML (interface) - Microsoft Fabric | Microsoft Learn

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluido el 60% de Fortune 500 cada mes.

El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.

A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.

Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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