Ir al contenido principal
Acerca deContáctanos

Análisis conversacional

Activa el chat con IA utilizando tus datos

Ofrece a los equipos una forma controlada de formular preguntas empresariales en lenguaje natural y obtener respuestas calculadas a partir de datos empresariales en tiempo real.

Consultar precios
4.5
4.5

EL PROBLEMA

El chat necesita la confianza del panel de control

Un chat hace que los datos parezcan accesibles, pero no significa que sean automáticamente fiables. Las respuestas deben ajustarse a los parámetros aprobados, a los permisos y a una ruta de modelo configurable.

Tan fiables como los paneles de control

La analítica se gana la confianza cuando la lógica está definida, es repetible y se puede revisar. Los usuarios siguen necesitando hacer preguntas de seguimiento, comparar segmentos e investigar situaciones que no están integradas en un panel de control. Aplica esa misma coherencia regulada a las preguntas formuladas en lenguaje natural.

Permanecer en «Definiciones»

Un chat hace que los datos parezcan accesibles, pero no garantiza que la respuesta sea fiable. Sin métricas, reglas de negocio y permisos aprobados, puede ofrecer una respuesta que parezca correcta, pero que no se ajuste a la forma en que la organización mide el rendimiento.

Diseñado para el trabajo

No todas las cargas de trabajo de IA requieren la misma estrategia de modelos. Una prueba de concepto puede dar prioridad a la velocidad y al coste; los flujos de trabajo regulados necesitan precisión, fiabilidad y una implementación controlada. Si la elección del modelo es fija, los equipos pierden la capacidad de sopesar las ventajas e inconvenientes.

Solicita una demostración al instante

CÓMO FUNCIONA

Convierte las preguntas en respuestas reguladas

El chat con IA debe parecer flexible al usuario y estar controlado entre bastidores. Simba Intelligence procesa las preguntas formuladas en lenguaje natural a través de una capa semántica independiente y unificada, aplicando métricas aprobadas, permisos y datos en tiempo real.

Recepción de consultas

Acepta preguntas empresariales formuladas en lenguaje natural procedentes de experiencias de chat, asistentes o flujos de trabajo internos aprobados.

Correspondencias de términos empresariales

Asignar el lenguaje del usuario a las métricas, dimensiones, relaciones, periodos de tiempo y definiciones empresariales aprobadas.

Acceso basado en permisos

Aplica controles de usuario, rol, fila, inquilino y columna antes de que se consulten o devuelvan los datos.

Cálculo de respuestas en tiempo real

Calcula las respuestas a partir de datos empresariales en tiempo real, en lugar de extractos copiados y pegados, capturas de pantalla almacenadas en caché o exportaciones obsoletas.

Estrategia de modelo ajustable

Configura las opciones de los modelos para la preparación de datos y la respuesta a preguntas, con el fin de encontrar un equilibrio entre velocidad, precisión, fiabilidad y coste.

Resultados sujetos a revisión

Devuelve un contexto de respuesta que permite a los equipos examinar la ruta de la consulta, la lógica y los datos de origen que subyacen a los resultados.

Solicita una demostración al instante

¿POR QUÉ NOSOTROS?

Chat con IA sin atajos de datos

Consigue repetibilidad a nivel de panel de control, métricas que no varían de una respuesta a otra y control por carga de trabajo en cuanto a velocidad, precisión, fiabilidad y adecuación a la implementación.

Repetibilidad a nivel del panel de control

La gente confía en los paneles de control cuando la lógica es fija, está regulada y es fácil de revisar. Aplica esa disciplina al chat resolviendo las consultas a través de una capa semántica independiente.

Métricas que no varían

El chat puede generar confusión si las respuestas dependen de cómo interprete el modelo un término. Aplica un contexto empresarial común antes de realizar los cálculos, evitando que haya versiones contradictorias de «ingresos», «tasa de abandono» o «margen».

Control por carga de trabajo

Adapta las opciones de modelos a lo largo de todo el flujo de trabajo, incluyendo la preparación de datos y la respuesta a consultas. Controla la velocidad, la precisión, la fiabilidad, el coste y la implementación, especialmente en entornos locales.

¿Por qué no un chatbot o una IA con panel de control?

Tanto los chatbots como la IA de los paneles de control admiten el lenguaje natural. La diferencia radica en el origen de las respuestas, la cantidad de datos regulados que existen y si una misma ruta da servicio a múltiples interfaces. [173/175]
CaracterísticaSimba Intelligence Chatbot genérico IA integrada en el salpicadero
Pregunta en un lenguaje sencillo
Definiciones métricas aprobadas
Los permisos antes que los datos
Más allá del contenido predefinido
Seguimientos entre conjuntos de datos
Compatible con numerosas superficies de IA
Respuestas empresariales en directo
Lógica de las respuestas revisables

Preguntas frecuentes

¿A quién va dirigido el chat con IA basado en datos?

Equipos que necesitan respuestas más rápidas a partir de datos empresariales regulados sin tener que esperar a que se actualice un panel de control, se resuelva un ticket o se ejecute una consulta SQL. Entre los usuarios habituales se encuentran los equipos de operaciones, los equipos de atención al cliente, los responsables de producto, los directivos y los analistas, lo que permite reducir las solicitudes repetitivas. El objetivo es ofrecer un autoservicio fiable, no un acceso sin control.

¿Qué tipo de preguntas son las más adecuadas?

Preguntas relacionadas con los datos gestionados: métricas, tendencias, comparativas, segmentos, cambios en el rendimiento y estado operativo. Los usuarios pueden preguntar por qué ha cambiado el uso, qué región se está quedando atrás o cómo se comparan los resultados entre las distintas líneas de productos. Empieza con datos cuya propiedad esté claramente definida y cuyas definiciones estén aprobadas.

¿Pueden los usuarios hacer preguntas de seguimiento?

Sí. Los usuarios deberían poder precisar una pregunta, acotar un segmento, comparar periodos de tiempo o preguntar por qué ha cambiado una cifra. Las preguntas de seguimiento son las que convierten el chat en un flujo de trabajo, y no solo en un cuadro de búsqueda.

¿Cómo funcionan los permisos en una experiencia de chat con IA?

La respuesta debería depender de quién la formule. Un responsable regional, un directivo, un analista y un usuario que trate directamente con los clientes pueden plantear preguntas similares, pero obtener resultados distintos en función de sus permisos. El chat nunca debe convertirse en un atajo para eludir las normas relativas a filas, columnas, clientes o roles.

¿Cómo conseguimos que los chats con IA sean tan reproducibles como los paneles de control?

La respuesta debe resolverse a través de una capa semántica independiente y unificada, no solo mediante el modelo. Simba Intelligence asocia las preguntas a métricas aprobadas, permisos y datos en tiempo real antes de devolver un resultado. De este modo, las preguntas en lenguaje natural conservan su flexibilidad sin perder repetibilidad.

¿Podemos elegir qué modelo de lenguaje grande (LLM) se utiliza?

Sí. Simba Intelligence permite configurar los modelos del agente de origen de datos y del agente de consultas, de modo que la preparación de datos y la respuesta a las consultas se ajustan por separado. Los materiales actuales hacen referencia a Google Vertex AI, Azure OpenAI y AWS Bedrock. Equilibra la velocidad, la precisión, la fiabilidad y el coste en función de la carga de trabajo.

¿Se puede ejecutar en instalaciones propias o en entornos controlados?

Sí. Simba Intelligence está diseñado para su implementación en instalaciones propias, en nube privada y en entornos híbridos, de modo que los equipos puedan adaptar el acceso a los datos de IA a las necesidades de ubicación, infraestructura y políticas. Esto resulta especialmente importante para entornos regulados y para cualquier equipo que desee evitar el uso exclusivo de la IA en la nube.

¿Qué papel desempeñan los analistas y los equipos de datos?

Siguen siendo fundamentales, ya que definen los parámetros, las relaciones, las normas de gobernanza y los procesos de revisión que sustentan la experiencia. El chat con IA debería permitir que ese trabajo se pueda reutilizar en más consultas y para más usuarios. Debería reducir las solicitudes repetitivas, no eliminar los conocimientos especializados en materia de datos.

¿Cuándo deberían los usuarios utilizar el chat en lugar del panel de control?

Utiliza los paneles de control para visualizaciones recurrentes, indicadores clave de rendimiento (KPI) compartidos y supervisión. Utiliza el chat con IA para realizar un seguimiento, obtener una perspectiva diferente de los datos o cuando el usuario no sepa en qué panel de control se encuentra la respuesta. El mejor enfoque es combinar ambos, trabajando a partir de datos regulados.
Solicita una demostraciónConsulta los precios