No todas las soluciones de análisis basadas en IA te ofrecen el mismo nivel de control
Todas las herramientas de análisis basadas en IA pueden convertir una pregunta empresarial en una respuesta. Las diferencias se hacen más evidentes cuando se analiza cómo gestionan el análisis, cuánto trabajo supone mantener esa gestión y qué grado de control se conserva sobre la implementación y la elección del modelo.
La misma pregunta. Tres formas diferentes de llegar a la respuesta.
Descubre cómo cada plataforma convierte una pregunta empresarial en una consulta SQL y en qué momentos el contexto regulado determina el proceso.
El agente expresa el análisis a través de la capa semántica regulada como SemQL, el lenguaje de consulta semántica de Actian. Una consulta semántica describe qué se debe analizar utilizando conceptos empresariales regulados, como métricas, dimensiones, relaciones y filtros, en lugar de generar la propia lógica de la base de datos. A continuación, AI Analyst compila esa consulta semántica en SQL nativo para su ejecución.
El contexto semántico guía la generación de código SQL. Genie utiliza el contexto empresarial modelado e inferido a partir de su base de conocimientos, lo que incluye definiciones semánticas, relaciones y expresiones SQL. El modelo de lenguaje grande (LLM) utiliza ese contexto para generar código SQL para su ejecución.
El modo de enrutamiento intenta primero utilizar SQL semántico y, a continuación, recurre al SQL estándar en las tablas físicas cuando es necesario. Snowflake indica que se genera SQL semántico para aproximadamente el 10 % de las consultas en total, dependiendo de la cobertura de las vistas semánticas.
Una capa semántica solo funciona si eres capaz de crearla
Snowflake y Databricks ofrecen herramientas para crear, perfeccionar y optimizar el contexto semántico que utiliza su IA, incluido el contexto inferido.
AI Analyst adopta un enfoque diferente. El «Steward Agent» ayuda a crear y mantener una base semántica definida de forma explícita, en lugar de basarse en una lógica de negocio inferida.
Las definiciones empresariales suelen estar dispersas en distintas tablas, en la documentación y en los conocimientos institucionales de tu equipo de datos. Steward analiza esas fuentes para proponer modelos, métricas, relaciones y términos del glosario para que tu equipo los revise y valide.
Una vez aprobadas, esas definiciones se convierten en una lógica de negocio regulada que AI Analyst aplica de forma coherente. A medida que las definiciones cambian, Steward señala los posibles impactos antes de que las actualizaciones generen incoherencias en otros lugares.
Análisis basados en IA que se adaptan a tu arquitectura
Snowflake Cortex y Databricks Genie amplían los ecosistemas en los que se integran. AI Analyst adopta un enfoque diferente, ya que te ofrece flexibilidad a la hora de decidir dónde se ejecuta la capa de análisis y qué modelo de lenguaje grande (LLM) la respalda.
Preguntas para cualquier proveedor de soluciones de análisis basadas en IA
Las diferencias que realmente importan no siempre se aprecian en una demostración. Utiliza estas preguntas para comprender qué exige la plataforma a tu equipo de datos y qué grado de control conservas tras la implementación.
Pregunta al vendedor |
Qué hay que entender |
|---|---|
¿Cómo se traslada el contexto empresarial regulado a la ejecución? |
Si las definiciones establecidas limitan la forma en que se construye la consulta o sirven como contexto que utiliza el modelo de lenguaje grande (LLM) a la hora de generarla. |
¿Quién crea y mantiene la capa semántica? |
Lo que debe hacer tu equipo de datos para crear métricas y relaciones, validarlas, gestionar los cambios y mantener las definiciones actualizadas. |
¿Dónde se puede implementar la plataforma? |
Si la aplicación de análisis puede ejecutarse en su entorno o sigue siendo un servicio alojado por el proveedor, incluso con conectividad privada. |
¿Puedes elegir el máster en Derecho (LLM)? |
Tanto si puedes utilizar el modelo preferido y compatible con tu organización como si estás limitado a los modelos disponibles a través de la plataforma de análisis. |
¿Qué cambios tienes que hacer para adoptar la plataforma? |
Tanto si necesitas trasladar datos, adoptar una infraestructura específica de un proveedor, sustituir las inversiones actuales en análisis o reestructurar los flujos de trabajo actuales. |
¿Puedes comprobar cómo se ha obtenido una respuesta? |
Si es posible rastrear las definiciones, las relaciones, los filtros, los cálculos y la lógica de consulta utilizados para obtener el resultado. |
