2 de octubre de 2026
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TabPFN-3.5 Plus ya está disponible en SAP AI Core para realizar predicciones empresariales instantáneas

SAP anunció la disponibilidad del nuevo modelo TabPFN-3.5 de Prior Labs., que representa el siguiente avance en la IA para datos tabulares.

SAP AI Core

Foto tomada de https://news.sap.com/latinamerica/2023/01/sap-renueva-su-sede-corporativa-en-mexico-centrada-en-una-fuerza-de-trabajo-hibrida/

WALLDORF — 24 de septiembre de 2026 — SAP SE (NYSE: SAP) anunció la disponibilidad del nuevo modelo TabPFN-3.5 de Prior Labs, una empresa de SAP.

 

Este modelo representa el siguiente gran avance en la IA para datos tabulares, ya que ofrece a las organizaciones acceso a predicciones de IA sobre datos empresariales estructurados con un nivel de precisión sin precedentes, sin necesidad de entrenar ni ajustar modelos. Para los clientes de SAP, TabPFN-3.5 Plus ya está disponible en SAP AI Core.

 

Las decisiones empresariales críticas, como la previsión de flujo de caja, la predicción de retrasos en pagos o la evaluación del riesgo de proveedores, se basan en datos estructurados en formato tabular. Mientras que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) destacan en el procesamiento del lenguaje y el conocimiento, los modelos fundacionales tabulares (TFM) están diseñados específicamente para trabajar con datos estructurados y pueden predecir con precisión resultados de negocio basados en información tabular, como retrasos en pagos, riesgos de proveedores, oportunidades de venta adicional (upselling), riesgo de abandono de clientes (churn) y mucho más.

 

Con TabPFN-3.5, los clientes de SAP pueden trabajar con los datos tal como existen en sus sistemas. El modelo gestiona automáticamente valores faltantes, tipos de datos mixtos y campos inconsistentes, y devuelve predicciones precisas sin necesidad de preprocesamiento. Esta nueva versión de la familia de modelos de IA tabular de Prior Labs utiliza aprendizaje en contexto (in-context learning) para generar predicciones directamente a partir de datos tabulares sin procesar. Además, puede manejar columnas con miles de valores distintos, como códigos de producto o identificadores de clientes, así como diferentes tipos de datos de forma nativa, sin requerir la configuración iterativa y compleja que suelen exigir los modelos tradicionales.

 

Según los resultados de TabArena y BeyondArena, dos evaluaciones externas diseñadas para medir el rendimiento predictivo en datos reales, TabPFN-3.5 Plus es actualmente el modelo tabular fundacional más preciso y escalable del mercado.

 

«Los datos del mundo real rara vez son perfectos. Los conjuntos de datos suelen contener relaciones complejas y condiciones variables que dificultan el uso del aprendizaje automático tradicional. TabPFN-3.5 ha sido diseñado específicamente para afrontar estos desafíos, ofreciendo una precisión y escalabilidad líderes en la industria para datos tabulares con un esfuerzo manual mucho menor, lo que lo convierte en el modelo de IA tabular más eficaz del sector hasta la fecha», afirmó Philipp Herzig, director de Tecnología (CTO) de SAP SE.

 

«Con TabPFN-3.5 y la familia de modelos SAP-RPT, los clientes pueden obtener predicciones precisas a partir de datos empresariales etiquetados en cuestión de minutos y sin necesidad de entrenamiento. Para nosotros, la IA tabular no es una característica complementaria de la Empresa Autónoma, sino su fundamento».

 

Para obtener más información y comenzar a utilizar la solución en SAP AI Core, SAP recomienda consultar el blog de SAP Communityy el Informe Técnico de TabPFN-3.5.

SAP completó la adquisición de Prior Labs en julio de 2026, incorporando a su organización uno de los equipos de investigación en modelos tabulares fundacionales más destacados del mundo. Prior Labs continuará operando como una entidad independiente. SAP ya había anunciado una inversión superior a 1.000 millones de euros para expandir la compañía y convertirla en un laboratorio líder a nivel mundial en IA de frontera aplicada a los datos estructurados que sustentan las operaciones empresariales.

 

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