Vertex AI: qué es, cómo funciona y para qué sirve

Vertex AI es la plataforma de inteligencia artificial y machine learning de Google Cloud que permite entrenar, desplegar y gestionar modelos de IA desde un único entorno. Sirve para que empresas y desarrolladores creen soluciones de análisis de datos, automatización y IA generativa sin depender de múltiples herramientas dispersas. A continuación te explicamos cómo funciona, sus componentes principales y por qué se ha convertido en una pieza clave dentro de la formación en Data Science.

¿Qué es Vertex AI?

Vertex AI es la plataforma de machine learning e inteligencia artificial de Google Cloud. Permite desarrollar, entrenar, evaluar y desplegar modelos de machine learning y aplicaciones de inteligencia artificial desde un entorno cloud integrado.

La plataforma combina diferentes herramientas relacionadas con el ciclo de vida de los proyectos de IA, desde el trabajo con datos y el entrenamiento de modelos hasta su despliegue y monitorización.

Además, Vertex AI permite trabajar con modelos generativos como Gemini y explorar otros modelos a través de Model Garden, lo que amplía sus posibilidades más allá del machine learning tradicional.

Por eso, una forma sencilla de entenderlo es pensar en Vertex AI como un entorno de desarrollo y producción para soluciones de inteligencia artificial en Google Cloud.

No se trata de un único modelo de IA, sino de una plataforma que reúne diferentes herramientas, modelos y servicios.

¿Cómo funciona Vertex AI?

Vertex AI integra diferentes capacidades que pueden utilizarse en distintas fases de un proyecto de inteligencia artificial.

Entre ellas encontramos:

Esta combinación permite que Vertex AI pueda utilizarse tanto para experimentar con una idea como para desarrollar soluciones que posteriormente se integren en un entorno empresarial.

¿Para qué sirve Vertex AI?

Las posibilidades de Vertex AI abarcan diferentes tipos de proyectos de Data Science y AI.

Crear modelos predictivos

Una empresa puede utilizar datos históricos para desarrollar modelos capaces de realizar predicciones.

Por ejemplo:

• prever la demanda de productos;
• estimar el riesgo de abandono de clientes;
• detectar operaciones potencialmente fraudulentas;
• predecir ventas;
• clasificar información;
• desarrollar sistemas de recomendación.

En estos casos, Vertex AI puede formar parte del proceso de entrenamiento y posterior despliegue del modelo.

Desplegar modelos de machine learning

Un modelo de machine learning tiene poco valor para una organización si únicamente funciona en el ordenador de un Data Scientist.

Para generar impacto necesita integrarse en una aplicación, proceso o sistema empresarial.

Vertex AI proporciona herramientas para llevar modelos entrenados a un entorno donde puedan utilizarse mediante aplicaciones y servicios.

Desarrollar aplicaciones de IA generativa

Vertex AI también permite desarrollar aplicaciones utilizando modelos generativos.

Esto incluye casos de uso como:

• asistentes virtuales;
• chatbots empresariales;
• análisis de documentos;
• generación de contenido;
• extracción de información;
• aplicaciones multimodales;
• sistemas de búsqueda y consulta de información.

Dentro de este ecosistema, Gemini ocupa un papel especialmente relevante como familia de modelos generativos multimodales de Google.

Crear soluciones basadas en agentes

La evolución de la IA generativa está llevando a las empresas desde los tradicionales chatbots hacia sistemas capaces de utilizar herramientas, consultar información y ejecutar diferentes acciones.

Son los llamados agentes de inteligencia artificial.

Este tipo de soluciones puede utilizarse, por ejemplo, para automatizar determinadas tareas de atención al cliente, análisis de información o procesos internos.

La propia evolución de Vertex AI refleja esta tendencia hacia aplicaciones y sistemas de IA cada vez más orientados a la ejecución de tareas y no únicamente a la generación de texto. Las actualizaciones de Google Cloud durante 2026 muestran, además, la incorporación continua de nuevos modelos y capacidades relacionadas con aplicaciones agentic.

¿Qué relación hay entre Vertex AI y Gemini?

Es una de las dudas más habituales. Gemini y Vertex AI no son lo mismo.

• Gemini es una familia de modelos de inteligencia artificial generativa desarrollados por Google.
• Vertex AI es la plataforma de Google Cloud que permite utilizar modelos como Gemini dentro del desarrollo de aplicaciones y soluciones de IA, además de proporcionar otras herramientas de machine learning.

Esto permite, por ejemplo, crear una aplicación empresarial que utilice Gemini para analizar documentos internos o responder preguntas sobre información corporativa.

¿Qué es Model Garden?

Model Garden es el catálogo de modelos disponible dentro del ecosistema de Vertex AI. Permite descubrir, probar, personalizar y desplegar diferentes modelos, incluyendo modelos propios de Google y determinados modelos de código abierto y de terceros.

Una de las ventajas de este enfoque es que las empresas pueden valorar diferentes alternativas según el caso de uso, en lugar de tener que construir necesariamente un modelo desde cero.

Además, el catálogo evoluciona continuamente. Google Cloud incorpora nuevos modelos y retira otros, por lo que no es recomendable tratar el número de modelos disponibles como una cifra fija. Las notas de lanzamiento de Vertex AI muestran precisamente esta evolución continua del catálogo.

¿Qué diferencia hay entre Vertex AI y ChatGPT?

Aunque ambos están relacionados con la inteligencia artificial generativa, cumplen funciones diferentes.

• ChatGPT es una aplicación de IA conversacional desarrollada por OpenAI.
• Vertex AI es una plataforma cloud de Google orientada al desarrollo, integración, evaluación y despliegue de soluciones de inteligencia artificial y machine learning.

Por ejemplo, un usuario puede utilizar ChatGPT directamente para generar un texto, analizar información o resolver una duda.

Una empresa, en cambio, puede utilizar Vertex AI para incorporar capacidades de IA a una aplicación propia, trabajar con modelos disponibles en la plataforma y desplegar una solución dentro de su infraestructura cloud.

Por tanto, no son productos equivalentes, aunque puedan utilizarse para resolver algunos problemas similares.

¿Qué relación existe entre Vertex AI y BigQuery?

Otra combinación especialmente importante dentro del ecosistema de Google Cloud es la formada por BigQuery y Vertex AI.

BigQuery está orientado al almacenamiento, consulta y análisis de grandes volúmenes de datos, mientras que Vertex AI proporciona herramientas para desarrollar y utilizar modelos de machine learning e inteligencia artificial.

En un proyecto real, ambos servicios pueden formar parte de un mismo flujo de trabajo.

Esto permite conectar el trabajo de los profesionales de datos con el desarrollo y despliegue de soluciones de inteligencia artificial.

¿Qué ventajas tiene Vertex AI?

Entre las principales ventajas de Vertex AI se encuentran:

• Integración con Google Cloud. Vertex AI forma parte del ecosistema de Google Cloud y puede conectarse con otros servicios utilizados para datos, almacenamiento, infraestructura y desarrollo.
• Escalabilidad. Una solución puede evolucionar desde una fase inicial de experimentación hacia un entorno de producción utilizando infraestructura cloud.
• Diferentes modelos y tecnologías. Model Garden permite explorar diferentes modelos y alternativas para distintos casos de uso.
• Machine Learning e IA generativa en un mismo entorno. Vertex AI permite trabajar tanto con modelos predictivos tradicionales como con aplicaciones basadas en modelos generativos.
• Orientación a producción. La plataforma incorpora herramientas relacionadas con entrenamiento, despliegue, evaluación, automatización y monitorización, aspectos fundamentales cuando una solución de IA pasa de un prototipo a un entorno empresarial.

¿Qué perfiles profesionales utilizan Vertex AI?

Trabajar con Vertex AI puede implicar a diferentes perfiles:

• Data Scientists, que desarrollan y evalúan modelos.
• Machine Learning Engineers, que llevan modelos a entornos productivos.
• MLOps Engineers, que automatizan y gestionan el ciclo de vida de los modelos.
• Cloud Engineers, que trabajan con la infraestructura necesaria para ejecutar las soluciones.
• Data Analysts, que trabajan con datos y herramientas de analítica en la nube.
• Especialistas en IA Generativa, que desarrollan aplicaciones basadas en modelos generativos.
• Desarrolladores de agentes de IA, que construyen sistemas capaces de utilizar modelos y herramientas para completar tareas.

Esto explica por qué aprender una plataforma como Vertex AI tiene más sentido cuando se acompaña de una base sólida en Python, datos, Machine Learning, MLOps y Cloud.

¿Qué hay que saber para aprender Vertex AI?

No es necesario empezar siendo un experto en inteligencia artificial.

Sin embargo, para aprovechar realmente las posibilidades de Vertex AI es recomendable adquirir progresivamente conocimientos en:

• Python
• Análisis y visualización de datos
• Machine Learning
• Deep Learning
• Big Data
• Cloud Computing
• MLOps
• IA Generativa
• Desarrollo de aplicaciones y agentes.

La clave está en entender que Vertex AI es una herramienta dentro de un ecosistema profesional mucho más amplio.

Aprender únicamente a utilizar una interfaz no es suficiente para desarrollar soluciones de IA de principio a fin. Es necesario comprender qué problema se quiere resolver, qué datos utilizar, qué modelo elegir, cómo evaluarlo y cómo llevarlo a producción.

Aprender Vertex AI dentro de una formación en Data Science

Esta visión integral es especialmente importante para quienes quieren desarrollar su carrera profesional en Data & AI.

En el Máster en Data Science & IA Generativa de The Valley, Vertex AI forma parte del recorrido formativo dentro del módulo Cloud Data Analyst: Google Vertex & GCP.

El programa aborda previamente fundamentos de Data & AI, estrategia, visualización, Python, Machine Learning y, posteriormente, Advanced Machine Learning, Deep Learning y MLOps. En el módulo de Cloud, los alumnos trabajan con Google Vertex para crear modelos predictivos directamente en la nube.

El recorrido continúa con un módulo dedicado al desarrollo de agentes con IA generativa, en el que se trabajan soluciones capaces de planificar, actuar y resolver tareas complejas.

De esta forma, Vertex AI no se plantea como una herramienta aislada, sino como parte de un itinerario que conecta datos, programación, Machine Learning, Cloud e IA Generativa.

Además, el programa culmina con un proyecto práctico de Data Science orientado a resolver un reto real de empresa, lo que permite aplicar los conocimientos adquiridos durante el máster.

Conclusión: ¿por qué aprender Vertex AI?

Vertex AI representa una de las piezas del ecosistema cloud de Google para desarrollar soluciones de machine learning e inteligencia artificial.

Su importancia no reside únicamente en poder entrenar un modelo. La plataforma permite conectar diferentes etapas del proceso: desde los datos y el entrenamiento hasta el despliegue, la evaluación y el desarrollo de aplicaciones basadas en IA generativa.

Además, la evolución hacia modelos multimodales y agentes está ampliando el tipo de soluciones que pueden desarrollarse sobre estas plataformas.

Para un profesional de Data & AI, por tanto, conocer Vertex AI significa entender cómo llevar los conocimientos de Data Science y Machine Learning al entorno cloud y convertirlos en soluciones aplicables a problemas reales de negocio.

Y ese es precisamente el enfoque que cobra sentido dentro de una formación especializada: no aprender una herramienta de forma aislada, sino entender cómo encaja dentro de todo el ciclo de vida de un proyecto de datos e inteligencia artificial.