“Con la versión 2026.2, Sisense refuerza su apuesta por una analítica más inteligente, flexible e integrada. La nueva release avanza en la adopción de IA con Sisense-managed LLM y Sisense Credits, mejora las respuestas contextuales de Assistant, amplía las capacidades de modelado de datos y simplifica la integración de analítica embebida mediante Compose SDK. Todo ello con un mayor foco en gobernanza, control y eficiencia para equipos de datos, desarrolladores y usuarios de negocio”.
A continuación, repasaremos las principales novedades orientadas al cliente incluidas en esta versión y cómo contribuyen a que los equipos puedan construir, embeber y escalar experiencias analíticas con mayor confianza.
Una vía más sencilla para adoptar IA, con Sisense-managed LLM y Sisense Credits
Sisense-managed LLM se presentó a principios de este año como una forma más sencilla de utilizar Sisense Intelligence en entornos managed cloud. Con esta versión, Sisense-managed LLM se combina con Sisense Credits, un nuevo modelo de consumo que permite hacer más predecibles los presupuestos y el gasto asociado a IA, además de facilitar su gobierno por parte de los administradores.
Sisense-managed LLM: IA lista para usar desde el primer momento
Sisense-managed LLM elimina la necesidad de que los equipos gestionen la configuración y la infraestructura del LLM. Sisense se encarga del modelo, la seguridad y la infraestructura en segundo plano, de modo que los clientes que disponen de un despliegue en el cloud gestionado por Sisense pueden utilizar el Assistant, las narrativas, el enriquecimiento semántico y el resto de capacidades de Sisense Intelligence sin necesidad de desplegar ni mantener su propio LLM.
Esto permite a los equipos comenzar a utilizar la analítica impulsada por la IA con mayor rapidez, acelerando el time-to-value.
Consumo de IA predecible con Sisense Credits
Un único pool de créditos cubre todas las acciones de IA compatibles dentro de la plataforma Sisense, desde las consultas realizadas al Assistant hasta la generación de narrativas y el enriquecimiento semántico.
Cada acción se contabiliza por uso y no por número de tokens. Esto significa que una misma acción siempre consume la misma cantidad de créditos, independientemente de su complejidad.
Los administradores pueden monitorizar el consumo en tiempo real desde el panel de administración, incluyendo la definición de alertas al alcanzar el 85 % y el 100 % de la asignación mensual. Si un workspace alcanza su límite, las funcionalidades de IA se pausan hasta la siguiente renovación de créditos. Esta pausa evita sobreconsumos automáticos y ayuda a los equipos a prevenir costes inesperados.
¿Qué implica esto para tu organización?
- Time-to-value más rápido: las funcionalidades de IA están disponibles desde el momento en que el cliente las activa.
- Costes predecibles: cada acción de IA tiene un coste fijo en créditos; los tokens se gestionan internamente y el consumo de créditos es visible para los administradores.
- Un único pool para todas las capacidades: los créditos pueden utilizarse en todas las funcionalidades de IA, permitiendo a los equipos escalar aquellas que aportan mayor valor sin tener que dimensionar cada capacidad por separado.
- Escalabilidad a medida que crece la adopción: permite comenzar con un nivel reducido de consumo y ampliarlo a medida que se demuestra el valor y aumenta la adopción de la IA, sin necesidad de asumir grandes compromisos iniciales.
Elige tu modelo: Managed LLM, BYO LLM o ambos
Managed LLM estará disponible inicialmente para clientes de Sisense managed cloud. El modelo Bring Your Own LLM (BYO LLM) continúa estando plenamente soportado y su utilización no consume Sisense Credits. Además, ambas opciones pueden coexistir dentro de un mismo despliegue.
Para conocer cómo se asignan los Sisense Credits a las diferentes acciones de IA, el consumo estimado según el tamaño del equipo y los niveles actualmente disponibles, puedes contactar con tu Customer Success Manager de Parapentex Studios o consultar la guía de precios de Sisense Credits.
Respuestas más claras y contextuales con Assistant
Sisense continúa evolucionando Assistant para convertirlo en una interfaz cada vez más útil y fiable para explorar datos.
Respuestas analíticas en lenguaje natural con contexto integrado (preview)
En esta versión, el Assistant responde ahora a preguntas cuantitativas mediante respuestas en lenguaje natural que incluyen valores exactos de los datos e insights concisos, al tiempo que sigue generando la visualización correspondiente.
Respuestas adaptadas al tipo de pregunta: Assistant ajusta su respuesta según la naturaleza de la consulta, incluyendo:
- Cuantitativas: respuesta directa acompañada de un insight.
- Solicitudes de creación: genera la visualización solicitada y confirma la acción con un breve insight.
- Comparativas: incluye valores, variaciones y porcentajes.
- Metadatos / estructura: devuelve información textual sobre campos o definiciones, sin necesidad de visualización.
- Preguntas ambiguas: solicita aclaraciones mediante preguntas de seguimiento y propone opciones.
- Forecasting / tendencias: resume la dirección proyectada junto con la visualización.
- Sin datos disponibles: ofrece una explicación clara en texto sin mostrar una visualización vacía.
Las respuestas de Sisense Assistant respetan ahora el contexto compartido de filtros. Esto significa que los gráficos generados se alinean con los filtros activos del dashboard, garantizando resultados consistentes entre los cuadros de mando, consultas en lenguaje natural (NLQ) e interacciones con el propio Assistant.
Esta mejora facilita el paso de la pregunta a la comprensión, sin que el usuario tenga que interpretar por sí solo los gráficos. Además, ayuda a garantizar que todos los usuarios exploren los datos bajo un mismo contexto analítico.
Mayor flexibilidad y simplicidad en el modelado de datos
Esta versión amplía las capacidades disponibles directamente en las capas de modelado y dashboard, reduciendo la necesidad de realizar cambios en el backend.
Crea dimensiones calculadas directamente en el widget (beta)
Los analistas de negocio y diseñadores de dashboards pueden ahora crear nuevas dimensiones de agrupación y categorización de datos sobre la marcha —por ejemplo, mediante funciones como Concat, Left o Right— directamente desde el editor de widgets, sin necesidad de modificar el modelado de datos en backend ni reconstruir el ElastiCube.
El editor de widgets puede utilizarse para:
- Binning y agrupación: arrastrar y soltar valores dentro de grupos personalizados; por ejemplo, agrupar
sku_124ysku_124_oldbajo una única categoríasku_124. - Manipulación de strings: utilizar funciones para extraer partes de texto o transformar fechas, como
LEFT(Region, 3), con el objetivo de crear nuevas categorías para los ejes.
Esto permite iterar más rápidamente sobre los dashboards y adaptarlos con mayor agilidad a nuevas necesidades analíticas a medida que aparecen.
Amplía el análisis con outer joins
Los outer joins están ahora disponibles directamente en el entorno de modelado de datos de Sisense, con soporte para:
- Left Join
- Right Join
- Full Join
A partir de la versión 2026.1.1, un menú desplegable muestra todos los tipos de join disponibles: Default, Inner Join, Left Join, Right Join y Full Join.
Esta capacidad permite conservar en los dashboards las filas sin correspondencia, facilitando un análisis más completo y ayudando a identificar posibles problemas de integridad de los datos.
Los data modelers pueden ejecutar estos joins directamente desde la interfaz de usuario, reduciendo la necesidad de editar SQL o realizar otras operaciones manuales. Los outer joins están habilitados por defecto para usuarios existentes y nuevos, y los tipos de join distintos del predeterminado quedan identificados visualmente en el modelo de datos.
Esta funcionalidad mejora el control disponible para los data modelers, al permitir tomar decisiones de gobernanza del dato en una fase más temprana del proceso de modelado, antes incluso de la creación de dashboards.
Construye e integra analítica de forma más eficiente
Para los desarrolladores que integran analítica dentro de sus productos, esta versión sigue mejorando el proceso desde la creación del dashboard hasta su implementación en la aplicación.
Genera código embebdido con Compose SDK directamente desde los dashboards
Ahora es posible generar directamente el código necesario para embeber un dashboard mediante Compose SDK. Esto permite:
- Referenciar dashboards por ID
- Elegir el framework de desarrollo: React, Angular o VueJS
- Configurar si los usuarios tendrán acceso al panel de filtros y a la toolbar del dashboard
Esta mejora simplifica la transición desde la creación del dashboard hasta su implementación embebida y facilita una colaboración más fluida entre los usuarios de Sisense y los desarrolladores de aplicaciones.
Para más información sobre Compose SDK, consulta la guía de inicio rápido de Compose SDK.
Mayor control sobre las narrativas generadas por IA
Las capacidades de narratives incluidas en Sisense Intelligence se gestionan ahora desde una configuración unificada en el panel de administración, ofreciendo a los equipos un mayor control sobre cómo se utilizan las explicaciones generadas por IA.
Los administradores pueden ahora:
- Activar o desactivar las narratives en dashboards y widgets.
- Gestionar toda la funcionalidad de narratives desde una única ubicación, incluido su uso mediante API.
Esto permite aplicar un enfoque más coherente y gobernado al uso de insights generados por IA en toda la plataforma.
Mirando hacia adelante
Durante el resto de 2026, el foco estará puesto en mejorar la experiencia de IA, avanzar en la estrategia de datos y reforzar las capacidades para desarrolladores.
Sisense prevé llevar Natural Language Response a disponibilidad general (GA), evolucionar el assistente incorporando una lógica de consulta más transparente y contexto entre sesiones, y ampliar el soporte BYO LLM a AWS Bedrock, de forma que los clientes puedan ejecutar Sisense Intelligence sobre el proveedor cloud que ya utilizan.
Para los data modelers, Sisense prevé seguir avanzando ElastiCube Cloud hacia disponibilidad general, con mayor capacidad, permitiendo que los equipos trasladen más cargas de trabajo a una capa analítica totalmente gestionada y sin necesidad de infraestructura propia.
Para los desarrolladores, está previsto ampliar Compose SDK con un framework de plugins y una versión embebible del Assistant, ofreciendo una mayor flexibilidad para construir funcionalidades analíticas adaptadas a la arquitectura de cada producto.
Próximamente os ofreceremos más detalles sobre estas funcionalidades.
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Written by Sisense Team, Translation by Parapentex Studios (April 2026)