Adiós, BI tradicional.
Tome mejores decisiones y más rápido con el análisis de agentes.

Vaya más allá de los dashboards y la BI tradicional para obtener información inteligente más rápido con el análisis de agentes. Descubra cómo el análisis de agentes puede acelerar el flujo de trabajo de los datos para pasar a la acción y transformar la forma en que su organización toma decisiones.

El cambio de la BI tradicional...

Informes manuales y obsoletos. Interfaces complejas. Preguntas sin respuesta.

  • Herramientas desconectadas y flujos de trabajo aislados
  • Decisiones reactivas y tiempos de respuesta lentos
  • Gran dependencia de los analistas y del conocimiento institucional

... al análisis de agentes.

Inteligente y adaptable. Relevante. Siempre disponible.

  • Análisis conversacional con contexto empresarial inteligente
  • Decisiones adaptables y acciones más rápidas
  • Supervisión y acción continuas con agentes inteligentes

Vea Tableau Next en acción con esta demostración.

Aprenda a convertir la información confiable en acciones autónomas con la primera plataforma de análisis de agentes del mundo.

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Siddarth Pawar, director de análisis de marketing de Workday

"Tableau Next elevará nuestra BI de la generación de informes a la toma de decisiones en tiempo real impulsada por IA. No solo nos ayudará a hacer más con los datos, sino que también ayudará a más personas de Workday a hacer más gracias a los datos".

– Siddarth Pawar, director de análisis de marketing de Workday

Preguntas frecuentes sobre el análisis de agentes

El análisis de agentes permite a los humanos trabajar en colaboración con agentes de IA, a fin de transformar el análisis de datos y el descubrimiento de información de una tarea manual a una experiencia automatizada, personalizada y proactiva.

El análisis de agentes representa una evolución significativa en el ámbito de la inteligencia de negocios (BI). Permite pasar del análisis y la visualización de datos tradicionales a agentes autónomos de IA que optimizan y aceleran cada etapa del proceso, desde los datos hasta la información y, finalmente, la acción. En lugar de simplemente ayudar, los agentes de IA no se limitan a presentar información. Junto con los humanos, participan en interacciones dinámicas y conversacionales, anticipan las necesidades de los usuarios y automatizan flujos de trabajo de análisis complejos, mientras las personas mantienen el control.

La inteligencia de negocios tradicional es manual, requiere mucho tiempo y es compleja. Se basa en herramientas desconectadas y flujos de trabajo aislados. Habilita una toma de decisiones reactiva y sus tiempos de respuesta son lentos. Además, genera una gran dependencia de los analistas de datos y los conocimientos institucionales. Por el contrario, el análisis de agentes es conversacional, proactivo y autodidacta, y está orientado a la acción y siempre disponible.

A diferencia de la BI tradicional, el análisis de agentes permite lo siguiente:

  • Análisis conversacional con contexto empresarial y de usuario inteligentes.
  • Aprendizaje adaptativo y acciones recomendadas para mejorar la toma de decisiones.
  • Supervisión continua y acciones autónomas, cuando corresponda, con agentes inteligentes.

El análisis de agentes ayuda a las organizaciones a mejorar la toma de decisiones, aumentar la eficiencia operativa y mejorar los resultados comerciales. Con el análisis de agentes, las organizaciones y los equipos pueden lograr lo siguiente:

  • Automatizar la conectividad y la preparación de datos.
  • Identificar de forma proactiva patrones y anomalías.
  • Generar información y explicaciones contextuales.
  • Automatizar la entrega de información.
  • Ayudar con análisis avanzados.
  • Obtener recomendaciones relevantes.
  • Automatizar las acciones.

El análisis de agentes democratiza los datos de toda la organización al brindar a todos acceso a información contextual y relevante, así como la posibilidad de realizar acciones proactivas.

  • Base y semántica de datos: una plataforma con organización de los datos y datos de entrada armonizados y coherentes. Se necesita una capa semántica robusta para lograr coherencia en las definiciones, calidad y dependencias de los datos.
  • Transparencia y confianza: el análisis de agentes no debe ser una “caja negra”. Debe ser claro sobre cómo se genera la información y las recomendaciones.
  • Un marco de acción integrado con los sistemas empresariales para automatizar los flujos de trabajo.
  • Un enfoque centrado en las API: componentes de datos y API reconocibles y reutilizables.

Las herramientas de BI tradicionales cumplían la función de repositorios de datos monolíticos con visualizaciones estáticas. El análisis de agentes acelera el proceso desde los datos hasta la información y, por último, la acción. De este modo, todos los usuarios de la organización descubren información más rápido con la ayuda de los agentes de IA.

El análisis de agentes es un enfoque fundamentalmente nuevo de BI, que trasciende las limitaciones de las herramientas de BI actuales al infundirles la autonomía y adaptabilidad de los agentes de IA. Impulsados por LLM y modelos semánticos de última generación, estos agentes pueden realizar tareas de forma autónoma con participación humana. Juntos, los humanos y los agentes pueden lograr objetivos establecidos, ejecutar análisis de varios pasos, proporcionar explicaciones e incluso activar acciones automatizadas a partir de la información. Todo esto ofrece un nivel de toma de decisiones basadas en datos inalcanzable hasta ahora.