“El debate sobre la fiabilidad de la IA generativa en analítica se ha centrado casi exclusivamente en las capacidades del modelo (LLM). En este post examinaremos el concepto Semantic Harness propuesto recientemente por Sisense, que sostiene que la validez de una respuesta analítica depende menos del modelo que del sistema que lo rodea: la
“A medida que la Inteligencia Artificial (IA) se convierte en una nueva interfaz de acceso a los datos, entender el contexto de negocio resulta tan importante como acceder a la información. Con AI Context, Sisense facilita la incorporación de instrucciones y convenciones propias de cada organización para que Assistant y las consultas en lenguaje
“Los avances en Inteligencia Artificial (IA) están facilitando que cualquier persona pueda obtener insights fiables y accionables a partir de sus datos. La IA generativa aplicada a la analítica de datos lleva la analítica embebida, sustentada en datos gobernados, directamente a las aplicaciones donde las personas ya toman decisiones. Desde formular una pregunta hasta
“La «Inteligencia Activa» es un modelo operativo donde los Datos, la Analítica avanzada y la Inteligencia Artificial (IA) no se limitan a generar información o a generar predicciones, sino que operan como un sistema integrado, continuo y embebido en los procesos de negocio, capaz de transformar «insights» en decisiones accionables y medibles. Representa la
“El enriquecimiento semántico (Semantic Enrichment) es el proceso por el que los datos adquieren significado: dejan de ser registros y se convierten en conocimiento interpretable. Es la operación que cierra la distancia entre lo que los datos dicen y lo que el negocio quiere decir añadiendo el contexto, la precisión y el significado que
“La irrupción de la IA basada en agentes autónomos capaces de actuar y orquestar procesos completos («Agentic AI»), marcará un punto de inflexión en la evolución de la analítica empresarial. Plataformas como Sisense avanzan hacia modelos de inteligencia activa, donde la analítica no solo explica lo ocurrido, sino que participa directamente en el ciclo
“La tecnología de datos y analítica avanza a un ritmo vertiginoso. La inteligencia artificial (IA), desde la IA y el ML tradicionales hasta la IA Generativa (GenAI), está impulsando la innovación a un ritmo sin precedentes. Además, con las nuevas formas de infundir inteligencia en la experiencia de los usuarios utilizando la “analítica componible”
“Las consecuencias y las repercusiones de la colisión entre la analítica dinámica y la IA siguen desarrollándose. Para gestionar las oportunidades y los riesgos, los líderes de Data & Analytics deberán adaptar los sistemas actuales, poner en marcha nuevos enfoques potenciados por la IA y desarrollar iniciativas sostenibles y escalables”. Los retos y
“El futuro de la industria de Business Intelligence (BI) estará definido por la integración avanzada de la inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML), la democratización del análisis de datos, el análisis en tiempo real y nuevas exigencias en ética y privacidad de datos”. De dónde venimos, adónde vamos A pesar de los