Bedrock vs Microsoft Foundry vs la plataforma de agentes de Google

Las grandes organizaciones suelen construir IA en la nube que ya utilizan. Amazon Bedrock, Microsoft Foundry y la plataforma Gemini Enterprise Agent Platform de Google ofrecen cada una muchos modelos, herramientas para agentes y controles empresariales dentro de AWS, Azure o Google Cloud. Dos de ellas cambiaron de nombre recientemente: Microsoft Foundry se llamaba antes Azure AI Foundry y Azure AI Studio, y la antigua dirección de Vertex AI de Google ahora lleva a Gemini Enterprise Agent Platform.

La respuesta breve

• Elige Amazon Bedrock si trabajas en AWS y quieres muchos modelos fundacionales, Guardrails y AgentCore para agentes en producción.
• Elige Microsoft Foundry si trabajas en Azure o Microsoft 365 y quieres enrutamiento de modelos, gobernanza y agentes que se desplieguen en aplicaciones de Office.
• Elige Gemini Enterprise Agent Platform si trabajas en Google Cloud y quieres modelos Gemini y de socios, además de entrenamiento ML clásico.

Comparativa

Quédate donde viven tus datos

Para la mayoría de las empresas, el factor decisivo es la infraestructura existente. Los datos, la identidad, las redes y el cumplimiento normativo ya resueltos en una nube son costosos de replicar en otra. Las tres plataformas ofrecen acceso a muchos modelos, incluidos algunos de los mismos terceros, así que la disponibilidad de modelos rara vez obliga a cambiar por sí sola. Comprueba la disponibilidad regional de los modelos concretos que necesites.

Agentes y gobernanza

AgentCore de AWS despliega agentes construidos con cualquier framework y añade autenticación y observabilidad. Microsoft hace hincapié en un plano de control único sobre agentes, herramientas y conocimiento, con protección de Defender y despliegue en Microsoft 365. Google se centra en agentes fundamentados en datos empresariales, junto con el entrenamiento y ajuste de modelos personalizados.

Cambios de nombre y documentación

Como Microsoft y Google han cambiado el nombre de sus plataformas, es posible que los tutoriales y las etiquetas de la consola sigan diciendo Azure AI Foundry, Azure AI Studio o Vertex AI. Busca con los nombres antiguos y nuevos, y confirma que las guías coinciden con la interfaz actual.

Cómo decidir

1. Empieza por la nube donde ya viven tus datos y tu identidad.
2. Enumera los modelos que necesitas y confirma su disponibilidad en tus regiones.
3. Crea un prototipo de agente con tus datos reales y compara las funciones de gobernanza.
4. Calcula los costes por modelo y nivel de servicio, incluida la capacidad reservada.
5. Planifica el enrutamiento entre varios modelos para no depender de una sola familia de modelos.

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Herramientas para explorar

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