Novedades sobre la Conferencia de Tableau 2026 Tableau incorpora el análisis agéntico a toda su cartera de servicios.
Descubrí las últimas noticias.
Toma mejores decisiones y más rápido, con el análisis agéntico.
Amplía el impacto de tus dashboards y visualizaciones con información más ágil e inteligente basada en el análisis agéntico. Descubre de qué manera la IA agéntica puede acelerar el flujo de trabajo para pasar de los datos a la acción y cambiar la manera en que tu organización transforma datos en decisiones.
Tableau, la primera plataforma de análisis agéntico del mundo.
Tableau Desktop
Pasa rápidamente de los datos a la acción en cualquier momento y desde cualquier lugar, incluso sin conexión.
Tableau Server
Implementa el análisis agéntico con total control y flexibilidad.
Tableau Cloud
Transforma los datos en acciones con una solución de análisis agéntico completamente alojada.
Tableau Next
Permite que todos los usuarios de CRM pasen de los datos a la acción con el análisis agéntico.
Dale la bienvenida al análisis agéntico.
Inteligente y adaptable. Práctico. Siempre disponible.
- Prepara datos de manera más rápida y simple, y logra descripciones de catálogos más completas
- Crea con inteligencia y logra análisis más detallados en los dashboards sobre lo más importante
- Análisis conversacional con información empresarial confiable
- Supervisión continua, decisiones dinámicas y acciones aceleradas
Un nuevo paradigma para la inteligencia de negocios
Mark Recher te cuenta cómo Tableau está transformando la manera en que las empresas llevan los datos a la acción con el análisis agéntico.
Descubre cómo la IA autónoma revoluciona la inteligencia de negocios
Todo lo que necesitan saber los líderes de datos para aprovechar con éxito la IA agéntica en análisis y datos.
Descubre el poder del análisis agéntico: Tableau Next y las ventajas de la plataforma Salesforce
Los expertos de Tableau exploran la primera plataforma de análisis agéntico del mundo, creada de forma nativa en la plataforma Salesforce.
“Mi visión es un mundo donde nadie tenga que pedirme ni mí ni a mi equipo que les hagamos un informe de Salesforce. Quiero que los usuarios simplemente puedan entrar a Slack, a Salesforce o a cualquier sistema y tengan a disposición esa experiencia basada en agentes y obtengan respuestas con el respaldo de datos reales.”
– Joshua Stern, director de sistemas de GTM, Engine
Preguntas frecuentes sobre el análisis agéntico
El análisis agéntico permite que las personas trabajen en colaboración con los agentes de IA, lo que contribuye a que el análisis de datos y el descubrimiento de información dejen de ser tareas manuales para convertirse en una experiencia automatizada, personalizada y proactiva.
El análisis agéntico representa una evolución significativa en el espacio de la inteligencia de negocios (BI) y va más allá del análisis y la visualización de datos tradicionales para incluir los agentes autónomos de IA que potencian y aceleran cada etapa del proceso, desde los datos hasta la información y la acción. En lugar de ser meros asistentes, los agentes de IA no solo presentan información, sino que, junto con los seres humanos, participan en interacciones dinámicas y conversacionales, anticipan las necesidades de los usuarios y automatizan flujos de trabajo de análisis complejos, todo bajo el control de las personas.
El análisis agéntico es conversacional, proactivo,está orientado a la acción, al autoaprendizaje y siempre está disponible.
Ofrece:
- análisis conversacional basado en conocimiento empresarial confiable.
- Aprendizaje adaptativo y acciones recomendadas para mejorar la toma de decisiones.
- Supervisión continua y acciones autónomas, según el caso, con agentes inteligentes.
El análisis agéntico puede ayudar a que las organizaciones mejoren la toma de decisiones, aumenten la eficiencia operativa y optimicen los resultados comerciales. Además, permite a las organizaciones y los equipos:
- 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.
- Ofrecer recomendaciones útiles.
- Automatizar acciones.
Con el análisis agéntico, toda la organización puede acceder a información útil y contextual, y tomar medidas proactivas basadas en ella.
- Datos: una capa de datos unificada a partir de fuentes de datos armonizadas y gobernadas (estructuradas y no estructuradas) que sirve como base para todo lo demás.
- Conocimiento: modelos semánticos, definiciones empresariales y relaciones contextuales que brindan a los agentes de IA la comprensión del negocio que necesitan para ser confiables.
- Información: agentes de IA que identifican patrones, tendencias, visualizaciones y recomendaciones proactivas, y ofrecen la información adecuada a la persona correcta en el momento oportuno.
- Acción: integraciones amplias con sistemas empresariales que cierran el ciclo desde la información hasta la toma de decisiones, la acción automatizada y gobernada, a escala.
- Transparencia y confianza: visibilidad sobre cómo se generan la información y las recomendaciones.
- Un enfoque abierto y extensible: componentes de datos detectables y reutilizables, junto con API.
Las herramientas tradicionales de BI funcionaban como repositorios de datos monolíticos con visualizaciones estáticas. El análisis agéntico acelera el proceso que permite convertir el conocimiento en acción y, de esta manera, cada usuario de la organización puede detectar información con mayor rapidez y con ayuda de agentes de IA.
El análisis agéntico es un enfoque de BI fundamentalmente nuevo, que amplía las capacidades de las herramientas de BI actuales al incorporarles la autonomía y adaptabilidad de los agentes de IA. Con la tecnología de los LLM y modelos semánticos de nueva generación, estos agentes pueden coordinar tareas de forma autónoma con participación humana en el proceso. En conjunto, las personas y los agentes pueden lograr objetivos definidos, ejecutar análisis de varios pasos, dar explicaciones e incluso activar acciones automatizadas respaldadas por la información obtenida. Esto posibilita un nivel de toma de decisiones basada en datos que antes era inalcanzable.