Su IA no puede ser mejor que las definiciones que la sustentan
Actian vincula cada consulta de IA a una capa semántica gobernada, para que los agentes y analistas reciban respuestas consistentes y conformes a las políticas, en vez de acceso a un esquema sin procesar.
Un grupo automovilístico de lujo. 10.000 definiciones gobernadas.
definiciones automatizadas
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paneles de control de autoservicio sin establecimiento de comunicación
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flujos de trabajo agenciales y multiplataforma validados
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Uno de los mayores importadores de automóviles de Europa logró que su IA dejara de alucinar, al darle un contexto empresarial gobernado y no datos sin procesar.
Nuestro cliente es uno de los mayores importadores familiares globales de vehículos de lujo en los Países Bajos. Supera los 10.000 millones de euros en ingresos anuales. Sus operaciones se extienden por varios países.
Su problema con la IA era muy concreto: generaban paneles de control rápidamente con IA generativa, pero los resultados no eran fiables. Las diferentes unidades de negocio usaban distintas definiciones para las mismas métricas. Los agentes de IA no podían hacer búsquedas aproximadas sin un identificador exacto de la base de datos. Y no había una forma estandar de conectar los modelos extensos de lenguaje (LLM) con sus herramientas de BI posteriores.
El reto
- Los paneles de control generados rápido con IA podían presentar datos sin verificar y sin fundamento a los responsables de las decisiones.
- Las definiciones fragmentadas de las métricas entre las unidades de negocio provocaba constantes disputas sobre las cifras, obstaculizando las decisiones.
- Los primeros agentes de IA exigían identificadores de campo o nombres exactos de bases de datos, sin opción de hacer búsquedas por significado.
- No había un protocolo unificado para conectar los LLM directamente a Tableau y otras herramientas de inteligencia empresarial.
Qué hizo Actian
- Implementó el servidor MCP de Actian como una capa de comunicación unificada y desacoplada, que conecta a los agentes de IA con la lógica empresarial gobernada sin depender de un proveedor concreto.
- Conectó el catálogo de datos central directamente a los modelos extensos de lenguaje (LLM) como un glosario empresarial activo, traduciendo las solicitudes en lenguaje natural a definiciones estructuradas y gobernadas, y eliminando las alucinaciones en la fuente.
- Participó en el diseño de las capacidades de búsqueda semántica de última generación de AI Analyst, que identifican variables conceptualmente relevantes según el significado, no por coincidencias exactas de palabras clave.
Qué lograron
Más de 10.000 definiciones empresariales pobladas automáticamente desde el almacén de datos y repositorios de código de GitHub en su catálogo global.
Paneles de control de autoservicio sin establecimiento de comunicación investigados con Gemini, para escribir y modificar con programación el código de diseño XML de Tableau directamente a partir de metadatos gobernados.
Flujos agenciales de trabajo multiplataforma validados en N8N y canalizaciones de ciencia de datos, conectando las consultas en lenguaje natural con las cifras en tiempo real de los concesionarios.
Creado para una IA que sea precisa y no solo rápida
Una capa semántica que se mantiene actualizada
El gráfico de conocimiento federado aplica las definiciones empresariales, linaje y contexto normativo en toda su infraestructura de datos. El Data Steward Agent sincroniza de continuo esas definiciones según cambian los datos. Los resultados de la IA no se desvían porque la capa semántica tampoco lo hace.
Una gobernanza que acompaña cada consulta de IA
El contexto de gobernanza se añade a cada consulta de IA en tiempo de ejecución, no solo en la ingesta. El servidor MCP y protocolos A2A permiten a los agentes de IA de terceros consultar la lógica empresarial gobernada mediante estándares abiertos. Los agentes logran un contexto que conoce las políticas en el momento de la consulta, gobernado por las mismas definiciones que mantienen sus administradores de datos.
Un linaje que rastrea las respuestas de la IA hasta la fuente
Cada resultado de IA se puede rastrear hasta el activo gobernado que lo produjo. El linaje empresarial y técnico se conectan, por lo que los equipos de gobernanza pueden validar qué ha usado la IA antes de aceptar sus resultados.
¿Le suenan estas situaciones?
Si su equipo afronta esto… |
Actian lo aborda así… |
|---|---|
Los paneles de control de IA generan cifras que son objeto de disputa |
La capa semántica vincula cada resultado a una única definición gobernada |
Los distintos equipos denominan de forma diferente una misma métrica |
El gráfico de conocimiento federado aplica una sola definición en todas partes |
Los agentes de IA fallan sin los identificadores de campo o nombres exactos de las bases de datos |
La búsqueda semántica muestra las variables relevantes según el significado, no por palabras clave |
No existe un registro de auditoría sobre qué datos usó de verdad un agente de IA |
El linaje inteligente rastrea cada resultado de IA hasta el activo de origen gobernado. |
Cómo encaja la preparación para la IA en el panorama general
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