Novedades de TC26: Tableau trae el análisis de agentes a toda la cartera.
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Tome mejores decisiones más rápido con el análisis de agentes.
Amplíe el impacto de sus dashboards y visualizaciones con información más rápida e inteligente gracias al análisis de agentes. Descubra cómo la IA de agentes puede acelerar el flujo de trabajo de los datos a la acción para transformar el modo en que las organizaciones pasan de los datos a las decisiones.
Tableau, la primera
plataforma
de análisis de agentes del mundo
Tableau Desktop
Pase de los datos a la acción rápidamente en cualquier momento y lugar, incluso sin conexión
Tableau Server
Implemente el análisis de agentes con total control y flexibilidad.
Tableau Cloud
Convierta los datos en acción con una solución de análisis de agentes totalmente hospedada.
Tableau Next
Capacite a todos los usuarios del CRM para que conviertan los datos en acción con el análisis de agentes.
Dé la bienvenida al análisis de agentes.
Inteligente y adaptable. Relevante. Siempre disponible.
- Preparación de datos más rápida y eficiente, y descripciones de catálogos más detalladas
- Creación inteligente e información más detallada e idónea obtenida a partir de los dashboards
- Análisis conversacional con conocimiento confiable del negocio
- Supervisión continua, decisiones adaptables y acciones aceleradas
Un nuevo paradigma para la inteligencia de negocios
El CEO de Tableau, Mark Recher, comparte cómo Tableau está transformando la forma en que las empresas convierten los datos en acción con el análisis de agentes.
Cómo la IA autónoma está revolucionando la inteligencia de negocios
Lo que los líderes de datos deben saber para posicionarse a sí mismos y a sus equipos a fin de tener éxito con la IA de agentes para los datos y el análisis.
Aprovechar el análisis de agentes: Tableau Next y la ventaja de Salesforce
Los expertos de Tableau se sumergen en la primera plataforma de análisis de agentes del mundo, creada de forma nativa en la plataforma de Salesforce.
“Mi visión es un mundo en el que nadie tiene que pedirnos a mí o a mi equipo que les creemos un informe de Salesforce. Los usuarios simplemente pueden acceder a Slack, a Salesforce o a cualquier sistema, tener una experiencia de agentes y obtener respuestas basadas en la realidad”.
– Joshua Stern, Director de GTM Systems, Engine
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.
El análisis de agentes es conversacional, proactivo, orientado a la acción, capaz de aprender y siempre está disponible.
Proporciona lo siguiente:
- Análisis conversacional basado en conocimiento confiable del negocio.
- 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.
- Datos: Una capa de datos unificada, compuesta por fuentes de datos gobernadas y armonizadas, tanto estructuradas como no estructuradas, que alimenta todo lo que se construye a partir de ella.
- Conocimiento: Modelos semánticos, definiciones del negocio y relaciones contextuales que brindan a los agentes de IA la comprensión del negocio que necesitan para generar confianza.
- Información: Agentes de IA que identifican patrones, tendencias, visualizaciones y recomendaciones proactivas, y entregan la información adecuada a la persona indicada en el momento oportuno.
- Acción: Integraciones profundas con sistemas de negocios que cierran el ciclo completo: de la información a la decisión y de la decisión a una acción automatizada y gobernada, de forma escalable.
- Transparencia y confianza: Visibilidad de cómo se generan la información y las recomendaciones.
- Un enfoque abierto y ampliable: Componentes de datos y API que pueden descubrirse y reutilizarse.
Las herramientas de BI tradicionales funcionaban como repositorios de datos monolíticos con visualizaciones estáticas. El análisis de agentes acelera el proceso de convertir el conocimiento en acción y permite que cada usuario de la organización descubra información con mayor rapidez con la ayuda de agentes de IA.
El análisis de agentes es un enfoque completamente nuevo de BI, que amplía las capacidades de las herramientas actuales al incorporarles la autonomía y la adaptabilidad de los agentes de IA. Estos agentes están impulsados por LLM y modelos semánticos de última generación, por lo que pueden orquestar tareas de manera autónoma, con supervisión humana durante el proceso. Juntos, las personas y los agentes pueden alcanzar objetivos definidos, ejecutar análisis de varios pasos, brindar explicaciones e incluso activar acciones automatizadas a partir de la información, lo que permite alcanzar un nivel de toma de decisiones basada en datos que antes era inalcanzable.