Tu IA es tan buena como las definiciones en las que se basa
Actian vincula cada consulta de IA a una capa semántica regulada, de modo que los agentes y los analistas obtienen respuestas coherentes y que respetan las políticas, en lugar de un acceso sin filtrar al esquema.
Un grupo automovilístico de lujo. 10 000 definiciones reguladas.
Definiciones automatizadas
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Paneles de control de autoservicio sin necesidad de autenticación
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Se han validado los flujos de trabajo agenticos multiplataforma
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Uno de los mayores importadores de automóviles de Europa logró que su IA dejara de «alucinar», proporcionándole un contexto empresarial bien definido en lugar de datos sin procesar.
Nuestro cliente es una de las mayores empresas familiares multinacionales dedicadas a la importación de vehículos de lujo de 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 concreto: generaban paneles de control rápidamente con IA generativa, pero los resultados no eran fiables. Las distintas unidades de negocio utilizaban definiciones diferentes para las mismas métricas. Los agentes de IA no podían realizar búsquedas aproximadas sin un identificador exacto de la base de datos. Y no existía una forma estandarizada de conectar los modelos de lenguaje grande (LLM) con sus herramientas de BI posteriores.
El reto
- Los paneles de control generados rápidamente por IA corrían el riesgo de presentar a los responsables de la toma de decisiones datos sin verificar y sin fundamento.
- Las definiciones fragmentadas de los indicadores entre las distintas unidades de negocio provocaban constantes disputas sobre las cifras, en lugar de sobre las decisiones.
- Los primeros agentes de IA requerían identificadores de campo o nombres de bases de datos exactos, sin posibilidad de realizar búsquedas por significado.
- No existe un protocolo unificado para conectar los modelos de lenguaje grande (LLM) directamente a Tableau y otras herramientas de inteligencia empresarial.
Qué hizo Actian
- Se ha implementado el servidor MCP de Actian como una capa de comunicación unificada y desacoplada, que conecta a los agentes de IA con la lógica de negocio regulada sin dependencia de un proveedor concreto.
- Conectamos el catálogo de datos central directamente a los modelos de lenguaje grande (LLM) a modo de glosario empresarial activo, traduciendo las solicitudes en lenguaje natural a definiciones estructuradas y reguladas, y eliminando las «alucinaciones» desde el origen.
- Hemos colaborado en el diseño de las capacidades de búsqueda semántica de la próxima generación del «AI Analyst», que permiten identificar variables conceptualmente relevantes basándose en el significado, y no en coincidencias exactas de palabras clave.
Lo que lograron
Más de 10 000 definiciones empresariales que se han introducido automáticamente desde el almacén de datos y los repositorios de código de GitHub en su catálogo global.
Sin intercambio de datos de identificación Se han estudiado paneles de autoservicio que no requieren interacción manual utilizando Gemini para escribir y modificar mediante programación el código de diseño XML de Tableau directamente a partir de metadatos regulados.
Multiplataforma Flujos de trabajo «agentic» multiplataforma validados en N8N y en procesos de ciencia de datos, que conectan las consultas en lenguaje natural con las cifras en tiempo real de los concesionarios.
Diseñado para una IA que debe ser precisa, no solo rápida
Una capa semántica que se mantiene actualizada
El «Federated gráfico de conocimiento las definiciones empresariales, el linaje y el contexto normativo en todo tu conjunto de datos. El «Data Steward Agent» sincroniza continuamente esas definiciones a medida que 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 integra en cada consulta de IA en tiempo de ejecución, no solo en el momento de la ingesta. El servidor MCP y los protocolos A2A permiten a los agentes de IA de terceros consultar la lógica de negocio regulada a través de estándares abiertos. Los agentes obtienen un contexto que tiene en cuenta las políticas en el momento de la consulta, regulado por las mismas definiciones que mantienen los administradores de datos.
Origen que permite rastrear las respuestas de la IA hasta su fuente
Cada resultado generado por la IA se puede rastrear hasta el activo regulado que lo ha producido. El linaje empresarial y el técnico están interrelacionados, por lo que los equipos de gobernanza pueden validar qué datos ha utilizado la IA antes de dar por fiables sus conclusiones.
¿Le suenan estas situaciones?
Si su equipo afronta esto… |
Actian lo aborda así… |
|---|---|
Los paneles de control de IA generan cifras sobre las que nadie se pone de acuerdo |
La capa semántica vincula cada resultado a una única definición regulada |
Hay equipos que denominan de forma diferente una misma métrica |
gráfico de conocimiento federado» gráfico de conocimiento una única definición en todas partes |
Los agentes de IA fallan si no disponen de los identificadores de campo o los nombres de las bases de datos exactos |
La búsqueda semántica muestra las variables relevantes en función del significado, no de las palabras clave |
No existe un registro de auditoría que indique qué datos utilizó realmente un agente de IA |
Smart Lineage remonta cada resultado generado por la IA hasta el activo de origen al que corresponde. |
Cómo encaja la preparación para la IA en el panorama general
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