Las empresas llevan años buscando convertirse en "empresas basadas en datos", y la tuya ha invertido con ese fin. Recopilaste con éxito enormes volúmenes de información, con la creencia de que las respuestas a tus preguntas empresariales más importantes se encuentran en ella.

El problema es que la mayoría de los miembros de tu organización aún no pueden acceder a esos datos.

Para obtener una respuesta sencilla, un ejecutivo o miembro del equipo se ve obligado a enviar un ticket, esperar a que un analista de datos ocupado ejecute un informe y cruzar los dedos para que, ojalá, la información siga siendo pertinente cuando finalmente llegue. Para cuando recibas la respuesta, tal vez ya se haya esfumado la oportunidad de actuar.

Esta situación no es propia de una empresa basada en datos, sino de una que experimenta retrasos debido a ellos.

Es hora de cambiar la ecuación.

Imagina que todas las personas de tu empresa, desde un administrador de operaciones hasta un ejecutivo de marketing, pudieran obtener las respuestas específicas y precisas que necesitan con solo hacer una pregunta en lenguaje sencillo y cotidiano.

El error más grave que puedes cometer con el análisis impulsado por IA es confiar en que una IA escriba consultas de datos desde cero.

Estos potentes modelos de IA intentarán traducir una pregunta compleja en lenguaje natural a código en SQL sin procesar, pero suelen equivocarse. Necesitan el contexto específico de tu empresa para producir resultados precisos.

¿Cuál es la definición certificada de "ingresos"? ¿Qué constituye realmente un "cliente activo"?

La capa semántica estandariza estas definiciones, lo que garantiza que cada persona que haga una pregunta obtenga una respuesta que siempre se calcule del mismo modo.

Con esta base, el trabajo de la IA cambia por completo.

La IA simplemente comprende la pregunta del usuario y la relaciona con las definiciones correctas, prediseñadas y certificadas.

El sistema ejecuta la lógica correcta, lo que garantiza que el cálculo sea idéntico y confiable. Este enfoque de primer nivel puede reducir los errores de datos en las consultas de lenguaje natural hasta en dos tercios.

Además, las respuestas no tienen que estar en una sola herramienta de IE. Con una integración nativa de Workspace, los equipos pueden hacer preguntas directamente en herramientas como Google Chat. También puedes usar la API de Conversational Analytics para mostrar respuestas confiables directamente en cualquier aplicación en la que ya trabajen tus equipos. Esta API permite a los analistas crear y administrar agentes que se conectan a los datos, lo que aprovecha el contexto empresarial de herramientas como LookML y Knowledge Catalog (antes llamado Dataplex) para recuperar datos, generar gráficos y proporcionar información en lenguaje sencillo.

Cuando derribas las barreras técnicas y permites que los datos sean accesibles de forma instantánea a través de una conversación, no solo potencias a unos cuantos analistas, sino que impulsas una cultura de curiosidad y acción en toda la organización. El diálogo empresarial esencial pasa de preguntas retrospectivas como "¿Cuáles fueron las ventas del último trimestre?" a una estrategia prospectiva:

"¿Qué podemos hacer para que el próximo trimestre sea aún mejor?".