La BI tradicional es manual y compleja, y requiere mucho tiempo. Está definida por herramientas desconectadas y flujos de trabajo aislados. Las decisiones que toma son reactivas y los tiempos de respuesta son lentos. Además, es una tecnología que depende mucho de analistas de datos y de conocimientos institucionales. Por el contrario, el análisis de agentes es un recurso conversacional, proactivo y autodidacta que está orientado a la acción y siempre está disponible.

A diferencia de la BI tradicional, el análisis de agentes ofrece las siguientes características:

• Análisis conversacional con información contextual relevante, tanto del negocio como del usuario.
• Aprendizaje adaptativo y acciones recomendadas para mejorar la toma de decisiones.
• Supervisión continua y acciones autónomas, según el caso, con agentes inteligentes.

El análisis de agentes 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 de agentes, toda la organización puede acceder a información útil y contextual, y tomar medidas proactivas basadas en ella.

• Infraestructura de datos y semántica: una plataforma de datos con orquestación que integra datos de entrada coherentes y bien estructurados. Se necesita una capa semántica sólida para garantizar definiciones de datos coherentes, calidad y trazabilidad.
• Transparencia y confianza: el análisis de agentes no debe ser una “caja negra”, sino que debe ofrecer transparencia sobre cómo se generan la información y las recomendaciones.
• Un marco de acción integrado con los sistemas de negocios para automatizar los flujos de trabajo.
• Un enfoque centrado en las API: componentes de datos y API reutilizables e identificables.

Las herramientas de BI tradicionales funcionaban como repositorios de datos monolíticos con visualizaciones estáticas. Por su parte, el análisis de agentes agiliza el proceso que transforma los datos en información y, posteriormente, en acciones. De esta manera, todos los usuarios de la organización pueden extraer información más rápidamente con la ayuda de los agentes de IA.

El análisis de agentes representa una nueva generación de BI: un enfoque que va más allá de las herramientas tradicionales al incorporar la autonomía y la adaptabilidad propias de los agentes de IA. Con la tecnología de los LLM y modelos semánticos de nueva generación, estos agentes pueden orquestar tareas de forma autónoma, con personas involucradas en el ciclo. Juntos, los seres humanos y los agentes pueden lograr objetivos definidos, ejecutar análisis de varios pasos, dar explicaciones e incluso activar acciones automatizadas en función de la información. Esto permite un nivel de toma de decisiones basada en datos que antes era inalcanzable.