FigureLabs vs BioRender vs SciFig: comparativa 2026

FigureLabs vs BioRender: IA generativa frente a biblioteca de iconos. SciFig suma archivos editables y publicables.

FigureLabs genera figuras científicas a partir de texto en segundos. BioRender es un editor de arrastrar y soltar con una biblioteca amplia y coherente de iconos de ciencias de la vida. SciFig crea figuras a partir de tu texto, tus artículos, bocetos, fotos y datos, y después te deja cambiar cada etiqueta y exportar archivos editables. Probamos las tres herramientas con el mismo manuscrito de cuatro figuras; aquí tienes los resultados, los precios y los formatos de exportación.

FigureLabs vs BioRender vs SciFig de un vistazo

FigureLabs: generación rápida con IA en un solo producto

FigureLabs convierte una instrucción, un documento, un boceto o una foto en una ilustración científica en segundos, y añade herramientas aparte para diagramas de flujo de investigación y gráficos. El resultado se pule con ediciones de texto por IA, redibujos locales y un lienzo. La exportación vectorial en SVG y PPTX editable, la resolución 4K y 8K y su certificado de publicación están en los planes de pago; las figuras del plan gratuito son para uso no comercial.

SciFig: de tu propio material a una figura editable y publicable

BioRender: una biblioteca seleccionada para equipos de ciencias de la vida

BioRender es un editor manual construido en torno a más de 50.000 iconos científicos y plantillas diseñados para combinar entre sí. Encaja con laboratorios que buscan un estilo visual único, carpetas compartidas y administración de equipos. Como cada etiqueta se escribe a mano, la ortografía nunca falla, pero cada figura tarda más en montarse. BioRender también ofrece una herramienta de IA que prepara una figura editable de partida, con más uso de IA mediante un complemento de pago.

Precios de FigureLabs, BioRender y SciFig comparados

Derechos de publicación y archivos editables

Una figura que no puedes corregir ni publicar te devuelve al punto de partida. Esto es lo que te entrega cada herramienta al final.

Precisión de las etiquetas con términos técnicos

Las faltas de ortografía en las etiquetas son el motivo más habitual para rehacer una figura hecha con IA. Revisamos cada etiqueta de las cuatro figuras del manuscrito y calculamos el porcentaje escrito correctamente, agrupado por longitud del término.

BioRender llega al 100 % porque sus etiquetas las escriben personas. Entre las dos herramientas de IA, SciFig mantiene la ventaja a medida que los términos se alargan: 90 % frente a 75 % en términos como clathrin-mediated endocytosis (endocitosis mediada por clatrina). Cualquier etiqueta que SciFig escriba mal se corrige en su sitio con Edit Text.

Tiempo por figura

Las dos herramientas de IA producen una primera versión en bastante menos de un minuto, frente a casi media hora de montaje manual en BioRender. FigureLabs es unos segundos más rápido en la generación pura; la diferencia que apareció después en el manuscrito estuvo en los archivos exportados, no en la velocidad.

Cobertura por disciplina

Nuestra valoración de cómo resuelve cada herramienta las figuras de cada campo, según su biblioteca de iconos o sus resultados de generación.

La biblioteca de BioRender es más profunda en biología celular y molecular. Fuera de ese terreno, una biblioteca tiene que contener el objeto que necesitas; SciFig lo genera a partir de tu descripción, y SciFig DataChart y SciFig FlowChart cubren los gráficos y diagramas que necesita cualquier campo.

Un manuscrito, tres herramientas

Hicimos las mismas cuatro figuras para un manuscrito sobre administración de fármacos con nanopartículas en células cancerosas: una ilustración del mecanismo de captación de nanopartículas, un flujo de trabajo del estudio desde la síntesis hasta los experimentos con animales, un gráfico de barras de viabilidad celular a partir de una tabla de datos y un resumen gráfico.

• BioRender: cada figura se montó a mano con iconos y plantillas, y el gráfico de barras se hizo en un paso aparte. Las figuras quedaron coherentes, pero una tuvo que rehacerse tras la revisión porque sus etiquetas eran demasiado pequeñas.
• FigureLabs: cada figura se generó a partir de una descripción en segundos. Dos figuras volvieron tras la revisión porque las imágenes exportadas se pixelaban al ampliarlas, y arreglarlas obligó a regenerarlas y exportarlas de nuevo.
• SciFig: la figura del mecanismo y el resumen gráfico salieron de SciFig AI Illustration, el flujo de trabajo de SciFig FlowChart como SVG nativo y el gráfico de barras de SciFig DataChart a partir de la tabla de datos. Las etiquetas se corrigieron con Edit Text y los archivos se entregaron en SVG y PPTX.

FigureLabs vs BioRender: ¿cuál elegir?

Según tu perfil

• Doctorando: empieza en SciFig con el plan gratis. Puedes publicar lo que crees, y el 20 % de descuento educativo adicional se aplica cuando mejores tu plan.
• Investigador principal que elige para un laboratorio: SciFig reúne ilustraciones, gráficos y diagramas de flujo en un solo sitio, y los créditos de pago nunca caducan, así que los meses con poco trabajo no se desperdician. Mantén BioRender si la biblioteca actual del laboratorio es clave en su trabajo.
• Investigador clínico o médico: SciFig genera figuras anatómicas y clínicas a partir de tu descripción y mantiene cada etiqueta editable para ajustarla a la terminología de la revista.
• Investigadores fuera de la biología: las figuras de química, materiales, ciencias de la Tierra y medio ambiente dependen de la generación más que de una biblioteca de iconos, y ahí es donde SciFig rinde mejor.

Empieza en SciFig con texto, una imagen ráster o un SVG existente

Preguntas frecuentes