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La IA está cambiando la forma en que las empresas obtienen información, automatizar los flujos de trabajo, y tomar decisiones en 2025. Dado que el 78% de las organizaciones utilizan ahora la IA en al menos una función empresarial (lo que representa un aumento con respecto al 55% del año pasado), es fundamental seleccionar la plataforma adecuada. En este artículo se examinan las seis principales Herramientas de IA para inteligencia empresarial, centrándose en sus funciones, rentabilidad y análisis en tiempo real:
Cada plataforma equilibra la escalabilidad, la integración y el ahorro de costos, lo que las hace ideales para las empresas estadounidenses que desean aprovechar la IA para tomar decisiones más rápidas y mejorar la productividad. A continuación, analizamos sus capacidades únicas para ayudarlo a encontrar la que mejor se adapte a sus necesidades.
Prompts.ai aborda los principales desafíos a los que se enfrentan las empresas estadounidenses, incluida la abrumadora variedad de herramientas de inteligencia artificial y las complejidades de la gestión de costos. Al proporcionar acceso a más de 35 de los principales modelos lingüísticos de gran tamaño, como el GPT-5, Claude, Llama, y Géminis - a través de una única plataforma segura, simplifica las operaciones. Este enfoque simplificado elimina la molestia de tener que hacer malabares con las relaciones entre varios proveedores y las suscripciones independientes.
La plataforma está diseñada para hacer que la IA sea accesible y, al mismo tiempo, garantizar el control a nivel empresarial. En lugar de limitar a las organizaciones a un modelo, Prompts.ai permite a los equipos utilizar el mejor modelo para cada tarea. Por ejemplo, un analista de datos puede confiar en Claude para razonar intrincados y cambiar al GPT-5 para las tareas de lenguaje natural, todo ello dentro de la misma interfaz.
La plataforma unificada de Prompts.ai también ayuda a las empresas a gestionar los costes de forma eficaz. Su capa FinOps integrada proporciona transparencia y seguimiento de los costos en tiempo real, conectando el gasto en inteligencia artificial directamente con los resultados empresariales. El equipo y el proyecto pueden monitorear el uso de los tokens, garantizando que los recursos se asignen de manera eficiente. Las tareas rutinarias se asignan automáticamente a modelos rentables, mientras que las tareas más avanzadas utilizan opciones más avanzadas. El sistema de créditos TOKN de pago por uso garantiza que las organizaciones solo paguen por lo que utilizan, lo que facilita la escalabilidad de los gastos en función de la demanda.
Prompts.ai destaca por su interoperabilidad, ya que integra más de 35 modelos lingüísticos de gran tamaño en una sola plataforma. Esta flexibilidad permite a las empresas evitar estar atadas a un único ecosistema de IA y adaptar sus herramientas a medida que surgen nuevos modelos o evolucionan las necesidades.
La función de comparación de modelos en paralelo de la plataforma permite a los equipos probar varios modelos en la misma tarea en tiempo real. Esto garantiza que el rendimiento se evalúe minuciosamente antes de comprometerse con la implementación a gran escala, lo que brinda a las empresas confianza en sus opciones de inteligencia artificial.
Prompts.ai incorpora funciones de gobierno sólidas para satisfacer las necesidades empresariales. Las exhaustivas pistas de auditoría y las medidas de protección de datos garantizan que la información confidencial permanezca segura. Los procesos automatizados gestionan la desinfección de los datos y reducen la exposición a la información confidencial, lo que facilita el cumplimiento de las normas reglamentarias y reduce el esfuerzo manual.
Prompts.ai mejora la eficiencia de los esfuerzos de inteligencia empresarial con análisis en tiempo real y plantillas de mensajes prediseñadas. Estas funciones minimizan el tiempo dedicado a cambiar de contexto y a realizar tareas repetitivas. Los equipos pueden estandarizar y compartir las indicaciones eficaces en toda la organización, lo que acelera la obtención de información. La supervisión del rendimiento en tiempo real monitorea la precisión de los análisis de inteligencia artificial y la eficiencia de los flujos de trabajo, lo que permite una mejora continua. Esta capacidad destaca cómo la IA puede transformar la inteligencia empresarial, impulsando una toma de decisiones más rápida e informada.
Fabi.ai es una plataforma basada en la nube diseñada para revolucionar la inteligencia empresarial mediante la automatización impulsada por la IA. Bajo el liderazgo de Lei Tang, CTO, quien aporta años de experiencia en empresas como Yahoo! , Laboratorios Walmart, Lyft, y Clari, Fabi.ai aborda los crecientes desafíos a los que se enfrentan los equipos de datos modernos.
La característica más destacada de la plataforma es su capacidad para acelere el análisis de datos hasta 10 veces mediante la generación de código SQL y Python asistida por IA. Este drástico aumento de la velocidad se traduce directamente en una mayor eficiencia empresarial, como lo demuestran las mejoras cuantificables en diversos sectores.
Basado en una arquitectura nativa de la nube, Fabi.ai reduce significativamente la carga de trabajo de los equipos de datos y reduce el volumen de tickets entre un 80 y un 90%. Esto permite a los equipos más pequeños gestionar un volumen mucho mayor de solicitudes de análisis. Una parte clave de esta escalabilidad proviene de Libros inteligentes, que proporcionan capacidades informáticas avanzadas y de administración de máquinas virtuales. Estas herramientas son esenciales para procesar grandes conjuntos de datos de múltiples fuentes.
«La analítica aumentada requiere analizar datos de una variedad de fuentes de datos diferentes a gran escala. Esto requiere una administración avanzada de máquinas virtuales y computación que rara vez se encuentra en la BI tradicional, pero es cada vez más común en las plataformas modernas de análisis de datos, como Fabi.ai Smartbooks».
Fabi.ai también permite a los usuarios no técnicos explorar los datos de forma independiente a través de consultas en lenguaje natural. Esto elimina los obstáculos tradicionales en los flujos de trabajo de inteligencia empresarial, lo que permite un acceso más rápido a la información. Su sólida base técnica complementa naturalmente sus capacidades de integración.
Fabi.ai se integra perfectamente con una amplia gama de herramientas y plataformas, lo que lo convierte en una opción versátil para diversos ecosistemas de datos. Es compatible con los principales almacenes de datos, como Copo de nieve, BigQuery, Amazon Redshift, PostgreSQL, MySQL, y Databricks, junto con aplicaciones SaaS como Airtable, HubSpot, Rayas, y Post-Hog. Esto crea un entorno unificado para el análisis.
La plataforma Integración con Google Sheets destaca por ofrecer conectores y plantillas que transforman las hojas de cálculo en paneles interactivos. Los flujos de trabajo automatizados distribuyen la información basada en la inteligencia artificial a herramientas como Slack y Microsoft Teams, lo que garantiza que los responsables de la toma de decisiones reciban actualizaciones oportunas.
«La clave no es tener una plataforma para gobernarlos a todos. Por el contrario, los equipos de datos deben centrarse en encontrar la mejor herramienta para cada trabajo específico que necesitan realizar y en garantizar que esas herramientas funcionen bien dentro de su oferta actual». - Marc Dupuis, director ejecutivo y cofundador de @ Fabi.ai
Fabi.ai ofrece ahorros de costos tangibles al agilizar los flujos de trabajo y aumentar la eficiencia. Por ejemplo, Hologram redujo su tiempo de obtención de información sobre ingresos al 94%, con el director de BI, Zaied Ali, destacando el cambio de las entregas al final del día a respuestas en tiempo real en minutos. Del mismo modo, obé Fitness redujo sus tiempos de entrega de análisis de datos en 75%, mientras que Lula Commerce ahorró 30 horas de trabajo manual con datos por semana mediante la automatización.
La plataforma ofrece precios flexibles para adaptarse a empresas de todos los tamaños. Es plan Starter gratuito proporciona una funcionalidad básica, mientras que el plan Builder en 39$ al mes está dirigido a analistas individuales. El plan Team, con un precio de 199$ al mes, admite hasta cuatro usuarios con solicitudes de IA ilimitadas, lo que ofrece una alternativa rentable a las soluciones empresariales, que suelen oscilar entre 500 y 1500 dólares al mes.
Al incluir la creación automatizada de informes y paneles en su precio base, Fabi.ai elimina la necesidad de herramientas adicionales, lo que reduce los gastos operativos. Su entorno todo en uno minimiza el cambio de contexto, lo que impulsa aún más el aumento de la eficiencia.
Fabi.ai mejora la inteligencia empresarial con herramientas asistidas por IA y flujos de trabajo automatizados, lo que permite a los usuarios realizar una exploración, codificación y depuración de datos complejos en una fracción del tiempo. Esto acorta considerablemente el camino desde la pregunta hasta la información.
Por ejemplo, Parasail.io generó informes internos más rápido que las herramientas de BI tradicionales, mientras que los líderes de productos de Lumo ahora analizan los datos de telemetría en minutos en lugar de horas, lo que permite iteraciones de productos más rápidas. Estas mejoras son posibles gracias a la integración de Fabi.ai de la automatización de SQL, Python e IA en una única plataforma colaborativa.
«Fabi.ai reúne todo el flujo de trabajo en una plataforma simple e intuitiva. Es el complemento perfecto para la BI existente». - David Hyde, director de análisis de Sunobi
Las capacidades en tiempo real de la plataforma también incluyen flujos de trabajo automatizados de enriquecimiento y transformación de datos, que se conectan directamente a los canales de comunicación empresarial. Esto garantiza que las partes interesadas reciban información al instante, sin intervención manual, lo que consolida el papel de Fabi.ai en la remodelación de la inteligencia empresarial.
Databricks AI/BI Genie está remodelando la inteligencia empresarial al permitir las consultas en lenguaje natural y ofrecer un procesamiento de datos a nivel empresarial. Basado en la plataforma Lakehouse de Databricks, Genie permite a los usuarios hacer preguntas en un inglés sencillo y obtener rápidamente información útil a partir de sus datos, sin necesidad de conocimientos técnicos.
Durante su fase de vista previa, más de 4.000 clientes adoptaron Genie para ampliar el acceso a los datos dentro de sus organizaciones. Esta aceptación entusiasta pone de manifiesto su capacidad para simplificar los sistemas de datos complejos, haciéndolos accesibles para los usuarios empresariales que necesitan respuestas rápidas y fiables. La sólida base de Genie garantiza que pueda escalar para gestionar incluso las necesidades de datos más exigentes.
El diseño nativo de la nube y las capacidades de computación distribuida de Genie lo convierten en un experto en la administración de enormes conjuntos de datos. Al aprovechar SQL y Unity Catalog de Databricks, funciona con datos en tiempo real sin necesidad de replicación, lo que proporciona análisis en tiempo real sobre la información más reciente. A diferencia de muchas otras herramientas, Genie puede consultar conjuntos de datos completos sin restricciones de columnas.
La plataforma también admite una arquitectura de malla de datos, lo que permite a varios departamentos configurar sus propios Genie Spaces. Por ejemplo, una empresa de logística creó espacios separados para las operaciones logísticas y financieras. Los almacenes SQL sin servidor de Databricks garantizan la escalabilidad al ajustarse automáticamente a las demandas de la carga de trabajo y gestionar de manera eficiente las consultas y las tareas de procesamiento simultáneas.
Genie destaca por su perfecta integración en una amplia gama de herramientas de inteligencia empresarial, como Hex, Power BI, Preset, Qlik, Sigma y Tableau. Unity Catalog enriquece esta integración al proporcionar metadatos detallados, como el linaje, la documentación, las etiquetas y el historial de consultas, lo que garantiza una gobernanza eficaz. Para las organizaciones que utilizan herramientas adicionales ajenas al ecosistema de Databricks, la compatibilidad de Genie se extiende a través de plataformas de administración de metadatos como Atlan, lo que crea un «catálogo de catálogos» que mejora la automatización y la gobernanza.
La arquitectura unificada de Genie reduce los costos al eliminar la necesidad de replicación de datos y simplificar las estructuras de licencias. Las empresas han registrado ahorros sustanciales: MagicoRange ahorró 100 000 dólares, Italgas redujo los costos de la carga de trabajo en un 73% y FunPlus logró aumentar la eficiencia en un 20%. Estos ahorros también aceleran la democratización del acceso a los datos y, al mismo tiempo, reducen los gastos relacionados con las soluciones de creación propia.
Los clientes actuales de Databricks SQL pueden acceder a Genie sin tarifas de licencia adicionales, ya que se aplican las tarifas estándar de Databricks SQL. Además, Mosaic AI Model Serving ofrece precios flexibles de pago por token sin compromisos mínimos, lo que lo convierte en una solución rentable para empresas de todos los tamaños.
Genie revoluciona la analítica en tiempo real al permitir a los usuarios hacer preguntas en lenguaje natural y recibir resultados instantáneos. SEGA Europe experimentó una mejora de 10 veces en el tiempo de obtención de información, lo que aumentó considerablemente la productividad de los análisis de autoservicio. Genie también permite a los usuarios hacer preguntas de seguimiento directamente desde los paneles, lo que reduce la dependencia de los analistas de datos.
«Utilizamos AI/BI Genie de Databricks para ayudar a los responsables de la toma de decisiones a formular preguntas ad hoc en tiempo real sobre el comportamiento de los consumidores sin tener que depender de nuestros expertos en datos para crear paneles y consultas». - Felix Baker, director de servicios de datos de SEGA Europe
Grupo Casas Bahia aprovechó las consultas en lenguaje natural, el modelado predictivo y la detección de fraudes en tiempo real de Genie para transformar sus estrategias de venta minorista. Mientras tanto, The AA informó de un aumento de eficiencia del 70% a la hora de abordar las consultas rutinarias.
En un caso, un analista de la cadena de suministro utilizó Genie en mayo de 2025 para consultar el inventario en riesgo y recibir al instante resultados de SQL, visualizaciones e información procesable.
«AI/BI Genie ha llenado un vacío frustrante para nuestros clientes. Les permite responder a preguntas financieras imprevistas en tiempo real, incluso durante reuniones de alto riesgo». - Michael Brennan, director de tecnología
Analista de Snowflake Cortex está remodelando la inteligencia empresarial al ofrecer una interfaz conversacional para datos estructurados. Alcanza una precisión de alrededor del 90% o más en las evaluaciones de los clientes y en los puntos de referencia internos para la generación de código SQL. Esta herramienta permite a los usuarios empresariales hacer preguntas en lenguaje natural y obtener respuestas casi al instante, lo que elimina las demoras provocadas por la creación de paneles tradicionales y las dependencias técnicas.
En esencia, la plataforma está impulsada por un sistema de inteligencia artificial avanzado que aprovecha los LLM de primer nivel, como los modelos Llama y Mistral de Meta. Sus características incluyen la comprensión de preguntas, el enriquecimiento semántico, la generación de SQL con múltiples LLM y los agentes de corrección de errores. En conjunto, estos componentes ofrecen resultados que son casi el doble de precisos que la generación de SQL de una sola vez.
«¿Qué pasaría si los usuarios funcionales internos pudieran hacer preguntas específicas directamente en sus datos empresariales y obtener respuestas con visualizaciones básicas? El núcleo de esta capacidad son las respuestas de alta calidad a una consulta en lenguaje natural sobre datos estructurados, que se utilizan de forma sostenible desde el punto de vista operativo. Esto es exactamente lo que Snowflake Cortex Analyst nos ofrece. Lo que más me entusiasma es que acabamos de empezar y estamos deseando obtener más valor con Snowflake Cortex AI». — Mukesh Dubey, propietario del producto Data Platform, CH NA, Bayer
Cortex Analyst está diseñado para escalar sin esfuerzo. Gestiona automáticamente la planificación de la capacidad y la infraestructura de la GPU, lo que permite realizar operaciones de BI fluidas sin sobrecargar los recursos.
La plataforma aprovecha el motor escalable de Snowflake para ejecutar las consultas SQL generadas, lo que garantiza una relación precio-rendimiento de primer nivel a medida que aumentan los volúmenes de datos y las demandas de consultas. Esta configuración permite a las organizaciones ampliar sus capacidades de análisis sin incurrir en costes elevados. Las herramientas integradas de control de costos mantienen la confiabilidad del sistema y los tiempos de respuesta consistentes, incluso a medida que aumenta el uso.
Cortex Analyst integra sin problemas en los flujos de trabajo existentes, lo que lo convierte en un complemento versátil para cualquier organización. Su diseño centrado en la API le permite conectarse con herramientas populares como Streamlit aplicaciones, Slack, Microsoft Teams e interfaces de chat personalizadas, que brindan información directamente a los usuarios donde trabajan.
La plataforma también utiliza modelos semánticos, archivos YAML livianos que unen consultas en lenguaje natural y definiciones de bases de datos. Este enfoque mejora significativamente la precisión de las conversiones de texto a SQL. Además, las organizaciones pueden adaptar capas semánticas de terceros para usarlas en Cortex Analyst, lo que garantiza una integración fluida en los ecosistemas de datos existentes.
«Cortex Analyst está diseñado para integrarse perfectamente con el ecosistema más amplio de Snowflake, que incluye herramientas como Streamlit para crear aplicaciones de datos interactivas, Snowpark para ejecutar flujos de trabajo de datos complejos y modelos de aprendizaje automático, y los marcos de gobierno y políticas de Snowflake para la clasificación de datos y el cumplimiento. Esta interoperabilidad nativa garantiza que las organizaciones puedan ampliar el uso de Cortex Analyst de formas altamente personalizadas y escalables, ya sea incorporando información en paneles operativos, activando flujos de trabajo o respaldando el análisis predictivo». — Grazitti Interactive
Los desarrolladores pueden aprovechar esta flexibilidad para crear aplicaciones interactivas que acepten preguntas en lenguaje natural y usar Cortex Analyst para generar respuestas precisas. Estas aplicaciones pueden integrar información en los paneles o automatizar los flujos de trabajo, lo que mejora la eficiencia operativa.
Cortex Analyst reduce significativamente el costo total de propiedad (TCO) al automatizar tareas complejas de desarrollo de IA que normalmente requerirían amplios recursos técnicos. Su infraestructura totalmente gestionada gestiona la evaluación de los modelos, el ajuste y la planificación de la capacidad de la GPU, lo que elimina la necesidad de una supervisión manual.
La plataforma utiliza un modelo sencillo de uso del crédito basado en la cantidad de mensajes procesados en lugar de en el recuento de tokens. Este enfoque simplifica la presupuestación y garantiza precios predecibles. Además, los controles integrados de control de costos contribuyen aún más a la rentabilidad.
Al permitir a los usuarios empresariales consultar datos en lenguaje natural, Cortex Analyst reduce la dependencia de los equipos de datos para las solicitudes ad hoc. Esto no solo reduce los costos relacionados con el desarrollo y la capacitación de paneles personalizados, sino que también libera a los equipos técnicos para que puedan centrarse en iniciativas más estratégicas.
Cortex Analyst ofrece respuestas casi en tiempo real al convertir instantáneamente las consultas en lenguaje natural en SQL optimizado. Este acceso rápido a la información acelera la toma de decisiones y elimina las demoras que suelen asociarse a los paneles e informes de BI tradicionales.
Su sistema de IA autónomo garantiza un análisis fiable en tiempo real, previene problemas como las alucinaciones y mantiene una alta precisión. Los usuarios pueden interactuar directamente con los datos estructurados de Snowflake, beneficiándose de una escalabilidad de nivel empresarial y de un rendimiento de consultas de baja latencia.
«Cortex Analyst aumentará la productividad una vez que esté completamente madura. Estoy pensando en cómo lo mediremos. Esta será la clave para demostrar el valor empresarial de la IA y el rendimiento de la inversión de los cientos de miles de millones de dólares invertidos en GPU, centros de datos y software». — humble-learner9, ingeniero de ventas de Snowflake
La plataforma también admite conversaciones en varios turnos, lo que permite a los usuarios basarse en consultas anteriores para una exploración de datos más profunda. Esta función destaca cómo las soluciones de IA interoperables pueden agilizar los procesos de BI y mejorar los análisis en diversos entornos.
Qlik Sense se destaca como una herramienta dinámica para el análisis de datos, que combina análisis avanzados con escalabilidad e integración perfecta. Al aprovechar el análisis asociativo basado en la inteligencia artificial, permite una rápida exploración de datos y toma de decisiones. Su motor QIX procesa los datos en la memoria, lo que reduce el tamaño de los datos a solo un 10% de su volumen original. Esto permite un análisis rápido incluso de los conjuntos de datos más grandes.
Lo que diferencia a Qlik Sense es su modelo asociativo, que permite a los usuarios explorar las relaciones de datos libremente en lugar de ceñirse a rutas de consulta predefinidas. Este enfoque va más allá de las limitaciones de los dashboards tradicionales.
«Podemos acceder a la información y desbloquearla fácilmente de una manera que antes no podíamos hacer. Se trata de concentrar los recursos y el tiempo del que dispones, y Qlik te permite hacerlo». — Honda
Qlik Sense ofrece opciones de escalabilidad flexibles para adaptarse a las diferentes necesidades de despliegue. Análisis de Qlik Cloud ajusta automáticamente los recursos informáticos en función de la demanda y admite hasta 100 000 usuarios por inquilino y aplicaciones de hasta 50 GB en memoria, con tamaños de recarga de hasta 240 GB.
Para las organizaciones que buscan soluciones locales, Qlik Sense Enterprise proporciona herramientas para las pruebas de rendimiento y la evaluación comparativa del hardware. Tiene capacidad para clústeres que admiten hasta 15 000 usuarios simultáneos, lo que equivale a unos 300 000 usuarios en total con una tasa de simultaneidad del 5%.
«Qlik Cloud Analytics elimina la complejidad y los costes de estimar, adquirir, ejecutar y gestionar la infraestructura porque está incluida en la suscripción. Y lo que es más importante, la satisfacción de los usuarios es mayor, ya que el aumento de la carga es instantáneo y no está sujeto a retrasos en la adquisición, la instalación y la configuración de la infraestructura». — Ayuda de Qlik Cloud
Qlik Sense destaca por su conexión con una amplia gama de fuentes de datos, desde bases de datos y servicios en la nube hasta aplicaciones y archivos. Las soluciones de integración amplían su alcance a plataformas como SAP, Fuerza de ventas, Snowflake, Databricks, AWS, Azure y Google. Con su arquitectura de API abierta, las empresas pueden personalizar e integrar los análisis en sus sistemas existentes, lo que permite realizar visualizaciones, extensiones y flujos de trabajo personalizados.
Las actualizaciones recientes han mejorado aún más su funcionalidad. La versión de mayo de 2025 introdujo la compatibilidad nativa con JSON, lo que simplifica el manejo de datos complejos de dispositivos de IoT y aplicaciones web modernas. Además, la compatibilidad nativa con expresiones regulares ahora permite realizar transformaciones y coincidencias avanzadas de patrones de texto directamente en secuencias de comandos de carga y expresiones gráficas.
«Era imperativo proporcionar a nuestros gerentes una solución a la que se pudiera acceder fácilmente a través de aplicaciones móviles para proporcionarles información en tiempo real». — Samsung Retail
«Los datos en tiempo real y las alertas en dispositivos móviles ayudan a Samsung Retail a garantizar que no nos centremos en el ruido y solo en información útil». — Samsung Retail
Qlik Sense ayuda a las organizaciones a reducir costes al automatizar los flujos de trabajo y habilitar el análisis de autoservicio. Las empresas informan de una reducción de hasta un 30% en el tiempo dedicado al análisis de datos, lo que se traduce en un notable ahorro de costes laborales. Sus precios son flexibles y comienzan en 200$ al mes para 10 usuarios del plan Starter, con opciones personalizadas disponibles para las soluciones empresariales. Esta estructura escalonada respalda un enfoque de pago por uso, lo que facilita la administración de los gastos generales.
Los ejemplos del mundo real destacan su impacto financiero. Una institución financiera ahorró 120 horas al mes en la elaboración de informes y logró un ROI del 112% en el primer año, mientras que una cadena minorista optimizó el inventario, redujo los costos en un 18% y obtuvo un ROI del 205% en solo 18 meses.
El motor en memoria de Qlik Sense procesa los datos en tiempo real y ofrece información y cálculos instantáneos a medida que se actualizan los datos. Su motor de análisis asociativo permite a los usuarios explorar las relaciones entre los datos de forma dinámica, lo que elimina la necesidad de esperar a obtener resultados preagregados.
La plataforma admite la transmisión de datos en tiempo real y las integraciones de análisis avanzado, incluidos los cálculos predictivos de las principales plataformas de ciencia de datos y Qlik AutoML. Estas herramientas permiten a los usuarios integrar información predictiva directamente en los paneles, lo que permite tomar decisiones más rápidas e informadas.
La accesibilidad móvil garantiza que los responsables de la toma de decisiones reciban información en tiempo real dondequiera que estén. Las aplicaciones móviles de la plataforma proporcionan alertas instantáneas y datos procesables, lo que ayuda a las organizaciones a centrarse en lo que realmente importa.
«En este momento, creo que Qlik es una inversión segura, ya que la plataforma tiene la escalabilidad y la flexibilidad necesarias para adaptarse a medida que el panorama del big data sigue cambiando rápidamente». — element61
Punto de pensamiento está cambiando la forma en que las empresas abordan la exploración de datos al ofrecer una plataforma de análisis basada en búsquedas que ofrece información instantánea mediante consultas en inglés sencillo. Sin necesidad de conocimientos técnicos ni experiencia en SQL, la plataforma se conecta directamente a los almacenes de datos en la nube, lo que permite obtener información en tiempo real a la que cualquiera puede acceder y comprender fácilmente.
En el centro de las capacidades de ThoughtSpot hay dos características sobresalientes: Observador, un analista basado en inteligencia artificial que proporciona información sobre las conversaciones, y SpotIQ, que identifica automáticamente los patrones ocultos y las anomalías en los datos. Estas herramientas ayudan a las organizaciones a ir más allá de la información estándar sobre «qué pasó» para abordar cuestiones más profundas, como «¿por qué ocurrió esto?» y «¿qué podría pasar después?»
«El 90% de la empresa sigue dependiendo del 10% que es el equipo de datos. Eso no es democratización de los datos. ThoughtSpot prácticamente cambió las reglas del juego». — Kishore Narahari, gerente de ingeniería de Lyft
Creado con una arquitectura nativa de la nube, ThoughtSpot está diseñado para escalar sin esfuerzo a medida que aumentan los volúmenes de datos y las demandas de los usuarios. Procesa las consultas directamente en almacenes de datos en la nube, como Snowflake, Google BigQuery y Amazon Redshift, lo que elimina la necesidad de duplicar los datos o administrarlos de forma compleja. Ya sea que gestione terabytes o petabytes de datos, la plataforma garantiza un rendimiento uniforme al permitir a las organizaciones añadir o reducir la capacidad de procesamiento según sea necesario. Su procesamiento en memoria garantiza respuestas a las consultas a la velocidad del rayo, incluso con conjuntos de datos complejos.
El modelo de precios de ThoughtSpot se alinea con su diseño escalable y ofrece opciones flexibles para adaptarse a empresas de todos los tamaños. El Plan Essentials comienza en 1250 dólares al mes para las pequeñas empresas, mientras que Pro y Empresarial los planes ofrecen precios personalizados para las organizaciones más grandes. Para la analítica integrada, el Nivel de desarrollador es gratuito para hasta 10 miembros del equipo y 25 millones de filas, lo que lo convierte en una excelente opción para proyectos de prueba y prueba de concepto.
ThoughtSpot se destaca por su integración con los ecosistemas de datos modernos, ya que ofrece conexiones en tiempo real a los principales almacenes en la nube, como Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Databricks y Microsoft Azure Synapse, así como a bases de datos tradicionales como PostgreSQL y MySQL. Es Servidor Agentic Model Context Protocol (MCP) la distingue como la primera plataforma de BI que permite la integración lista para la empresa con agentes y plataformas de IA personalizados, como Claude, Gemini y ChatGPT. Esto permite a los usuarios incorporar las capacidades de análisis de ThoughtSpot directamente a sus flujos de trabajo de IA existentes.
«La integración con Snowflake es perfecta. Hemos pasado de los paneles estáticos a los análisis en tiempo real y no hemos mirado atrás». — Reseña de Capterra
Para las organizaciones que buscan integrar la analítica en sus herramientas, ThoughtSpot ofrece una integración perfecta con aplicaciones como Salesforce, ServiceNowy productos personalizados a través de un SDK de JavaScript y componentes web. Esto garantiza que los análisis estén disponibles donde los usuarios más los necesitan, sin la molestia de cambiar de plataforma. Además, como miembro fundador del Open Semantic Interchange (OSI), ThoughtSpot ayuda a establecer estándares universales para las capas semánticas, simplificando las definiciones de datos y acelerando la adopción en todos los sectores.
ThoughtSpot prioriza la gobernanza y el cumplimiento, lo que lo convierte en una opción sólida para las industrias reguladas. La plataforma aplica medidas de seguridad granulares, que incluyen controles de acceso a nivel de fila, columna y objeto, para garantizar que los usuarios solo vean los datos que están autorizados a ver. Los registros de auditoría rastrean el acceso a los datos y los cambios en el sistema, lo que contribuye al cumplimiento en sectores como la salud, las finanzas y los productos farmacéuticos. Al heredar las políticas de seguridad directamente de los almacenes de datos en la nube, ThoughtSpot simplifica la gobernanza a la vez que mantiene la integridad de los datos.
La plataforma también incluye un Capa de confianza de IA para garantizar que la información generada por la IA siga siendo precisa y se base en los datos empresariales. Los usuarios pueden ver las consultas de SQL que hay detrás de las respuestas generadas por la IA, lo que proporciona una transparencia total. Estos controles exhaustivos permiten a ThoughtSpot ofrecer información fiable y oportuna sin comprometer la seguridad.
La capacidad de ThoughtSpot para consultar datos directamente en almacenes en la nube garantiza un análisis en vivo con actualizaciones casi en tiempo real. Es Tablas en vivo proporcionan paneles interactivos que se actualizan automáticamente a medida que hay nuevos datos disponibles, lo que ofrece información dinámica y actualizada.
«Con ThoughtSpot, nuestros equipos financieros pueden ofrecer información más detallada a los líderes dos días más rápido, lo que permite a los analistas generar un mayor impacto». — Benjamin Vander Heide, analista de Insight Delivery
La interfaz basada en búsquedas de la plataforma permite a los usuarios explorar las relaciones de datos al instante, y la IA sugiere preguntas de seguimiento y visualizaciones. Esto elimina los retrasos que suelen asociarse a las herramientas de BI tradicionales que se basan en informes predefinidos. Empresas como Electronic Arts aprovechan estas capacidades para permitir a las partes interesadas acceder a la información de forma independiente, mientras que CWT utiliza el Spotter de ThoughtSpot para mejorar el análisis de autoservicio y garantizar que los usuarios puedan encontrar rápidamente las respuestas que necesitan.
Cada plataforma tiene su propio conjunto de puntos fuertes y desafíos. A continuación se muestra una comparación simplificada basada en las revisiones detalladas anteriores, en la que se destacan las principales ventajas y limitaciones de cada una de ellas.
Prompts.ai ofrece una solución integral de orquestación de inteligencia artificial, que elimina la necesidad de utilizar múltiples herramientas y, al mismo tiempo, garantiza la gobernanza y el control de costos en tiempo real a través de su sistema de crédito TOKN de pago por uso. Su mayor ventaja es la posibilidad de reducir significativamente los gastos de software de IA. Sin embargo, para las organizaciones acostumbradas a los paneles de inteligencia empresarial tradicionales, la transición a un flujo de trabajo centrado en el modelo puede requerir formación y ajustes adicionales.
Fabi.ai se destaca por acelerar el análisis de datos, hasta 10 veces más rápido, mediante la generación de código SQL y Python asistida por IA. También puede reducir el volumen de tickets entre un 80 y un 90%, lo que lo hace altamente eficiente. Su diseño nativo de la nube y sus amplias integraciones lo hacen adaptable a varios ecosistemas de datos. Dicho esto, los equipos más pequeños pueden enfrentarse a una curva de aprendizaje a medida que se adaptan a su plataforma colaborativa.
Databricks AI/BI Genie se integra perfectamente con el ecosistema de Databricks, ofreciendo a los usuarios actuales de SQL la ventaja de no tener que pagar tasas de licencia adicionales. Su integración nativa con Unity Catalog y sus sólidas capacidades de API lo hacen ideal para integrar la analítica en las aplicaciones empresariales. Sin embargo, requiere que los datos se administren dentro de Unity Catalog, lo que puede requerir esfuerzos de migración para algunas organizaciones.
Analista de Snowflake Cortex se basa en el almacén de datos en la nube de Snowflake y ofrece escalabilidad y una sólida integración con los ecosistemas. Para las organizaciones que ya utilizan Snowflake, la implementación es más sencilla y reduce los desafíos de integración. Sin embargo, su funcionalidad depende en gran medida de la infraestructura de Snowflake existente, lo que podría limitar su atractivo para quienes aún no utilizan la plataforma.
Qlik Sense está diseñado para un procesamiento rápido de datos y puede manejar grandes conjuntos de datos de varias fuentes, creando relaciones de datos dinámicas sobre la marcha. Su modelo asociativo permite un potente descubrimiento de datos y su interfaz basada en navegador elimina la necesidad de instalaciones de escritorio. Por el lado negativo, la interrupción de las herramientas gratuitas y la posible necesidad de soluciones adicionales para la preparación de datos pueden plantear desafíos.
Punto de pensamiento simplifica la exploración de datos con una interfaz basada en búsquedas y ofrece análisis integrados para integrar la información directamente en los flujos de trabajo. Si bien esta simplicidad es un punto fuerte, la implementación puede requerir una inversión significativa en tiempo y recursos. Además, encontrar profesionales cualificados que estén familiarizados con ThoughtSpot puede resultar más difícil debido a su presencia relativamente nueva en el mercado.
Esta es una comparación rápida de sus principales funciones y limitaciones:
El aspecto financiero de estas plataformas varía ampliamente. Los costos del software de IA pueden oscilar entre 1000$ y más de 100 000$ al mes. El costo total de propiedad depende de factores como la complejidad del modelo (entre el 30 y el 40% de los costos), los requisitos de datos (entre el 15 y el 25%) y las necesidades de infraestructura (entre el 15 y el 20%). En promedio, las inversiones en inteligencia artificial rinden un rendimiento de 3,5 veces, y algunas organizaciones reportan rentabilidades de hasta 8 veces más.
Las herramientas de BI modernas basadas en inteligencia artificial están diseñadas para integrarse sin problemas con las fuentes de datos y las aplicaciones empresariales existentes. Las API sólidas desempeñan un papel fundamental a la hora de integrar las capacidades de inteligencia artificial e inteligencia empresarial en las aplicaciones de terceros, ya que permiten integrar la información directamente en los flujos de trabajo diarios. Esta integración no solo mejora la adopción por parte de los usuarios, sino que también aumenta la eficiencia. Al evaluar estas plataformas, es crucial priorizar las soluciones que permitan la integración con las bases de datos, los sistemas CRM y las plataformas en la nube actuales.
La elección de la plataforma de IA adecuada para su empresa requiere una estrategia bien pensada que equilibre las prioridades inmediatas con los objetivos de crecimiento a largo plazo. Con una proyección de crecimiento del mercado de los servicios de inteligencia empresarial 33 000 millones de dólares para 2025, tomar una decisión mal informada podría generar costos significativos para las empresas estadounidenses. Esta es una guía paso a paso que le ayudará a identificar la mejor solución de IA que se adapte a sus necesidades.
Defina objetivos claros y mida su punto de partida. Comience por identificar lo que quiere lograr, ya sea mejorar el servicio al cliente, automatizar los flujos de trabajo o obtener información más profunda a partir de sus datos. Establece métricas de referencia, como la duración del ciclo de ventas, las quejas de los clientes o la eficiencia de los procesos, para poder medir el impacto de la plataforma de IA después de la implementación.
«Las herramientas de IA adecuadas pueden transformar sus operaciones empresariales». — Advisory Excellence
Busque escalabilidad y adaptabilidad. Su plataforma debe crecer junto con su empresa. Esto significa que debe gestionar las crecientes cargas de datos, dar soporte a más usuarios y adaptarse a las necesidades cambiantes. Elija una solución que se integre sin problemas con su oferta tecnológica actual y que proporcione actualizaciones periódicas. Preparar su inversión en inteligencia artificial para el futuro garantiza que puede agregar nuevos modelos, equipos o funciones sin interrupciones importantes.
Evalúe el costo total de propiedad, no solo los costos iniciales. Mientras 34% de los compradores Si consideramos la relación precio-rendimiento como un factor clave, es esencial calcular los costos a largo plazo, incluidos el mantenimiento, la capacitación y las actualizaciones. Las plataformas con modelos de precios basados en el consumo pueden ayudarlo a evitar pagar por la capacidad no utilizada, ya que ofrecen un enfoque más flexible de la presupuestación.
Priorice la seguridad y el cumplimiento. Asegúrese de que la plataforma cumpla con normativas como el RGPD, la HIPAA y el SOC II. El cifrado sólido, los controles de acceso a los datos y las políticas claras sobre la retención de datos son fundamentales, especialmente cuando se trabaja con modelos de IA externos. Las plataformas con una configuración de acceso de usuario granular pueden ayudar a mantener una gobernanza de datos estricta.
Pruebe la integración minuciosamente. Antes de comprometerse, asegúrese de que la plataforma se integre perfectamente con su CRM, herramientas de marketing y sistemas de administración de datos. Realice una prueba piloto para confirmar la compatibilidad y solucionar cualquier problema antes de una implementación completa.
Asegúrese de que la plataforma admite datos de alta calidad. La información fiable de la IA depende de datos limpios y estandarizados. La plataforma debe ser capaz de consolidar datos de varias fuentes, estandarizar formatos y procesar información en tiempo real. La mala calidad de los datos puede generar información inexacta, lo que puede provocar errores costosos.
«La compatibilidad de los datos es uno de los factores más importantes a tener en cuenta al integrar la IA con los sistemas heredados». — Ravi Mehrotra
Tenga en cuenta la experiencia del usuario y la preparación del equipo. Una interfaz intuitiva con paneles claros y tutoriales accesibles es esencial para la adopción por parte de los empleados. De hecho, 42% de los compradores priorice la facilidad de uso para los destinatarios de los informes. Planifica una formación sólida para ayudar a tu equipo a familiarizarse con la plataforma y a abordar cualquier duda sobre las nuevas tecnologías.
Investigue la reputación y el soporte de los proveedores. Examine el historial de los proveedores revisando los comentarios de los clientes, los estudios de casos y su posición en el mercado. Un soporte fiable debe incluir ayuda para la incorporación, materiales de formación y la participación activa de la comunidad. Además, considera si hay un grupo de profesionales cualificados que estén familiarizados con la plataforma para apoyar a tu equipo.
Adopte gradualmente y controle los resultados. Comience por aplicar la plataforma a casos de uso de alto impacto que puedan generar retornos rápidos. Una vez que observe mejoras cuantificables, como una mayor precisión, un procesamiento más rápido o un ahorro de costos, podrá ampliar su uso a otras áreas. Realice un seguimiento continuo del rendimiento para garantizar que la plataforma satisfaga sus necesidades cambiantes.
Al seleccionar una plataforma de IA, las empresas deben centrarse en algunos aspectos críticos, que incluyen escalabilidad, facilidad de uso, y opciones de personalización. Una plataforma que pueda crecer junto con su empresa y adaptarse a las demandas cambiantes es especialmente beneficiosa.
Igualmente importante es evaluar cómo las funciones de la plataforma se alinean con los objetivos de su negocio. Por ejemplo, determine si admite funciones esenciales como el análisis avanzado de datos, la automatización del flujo de trabajo o los procesos de toma de decisiones que son parte integral de sus operaciones. Al adaptar cuidadosamente las capacidades de la plataforma a las necesidades específicas de su organización, sentará las bases para una solución más eficaz y duradera.
Para proteger la información confidencial y mantener el cumplimiento al integrar la IA en los flujos de trabajo de inteligencia empresarial, las empresas deben priorizar medidas sólidas de ciberseguridad. Esto incluye la actualización periódica de los protocolos de seguridad y el empleo de métodos de cifrado para proteger los datos de posibles infracciones.
Mantenerse al día sobre reglamentos federales y estatales la privacidad y la gobernanza de los datos circundantes son igualmente importantes. Al realizar evaluaciones de riesgos periódicas y mantener la transparencia en las operaciones de inteligencia artificial, las organizaciones pueden generar confianza y, al mismo tiempo, evitar complicaciones legales.
Igualmente importante es garantizar integridad de los datos. Las empresas deben supervisar activamente los riesgos, realizar auditorías periódicas de los sistemas de IA y cultivar un fuerte sentido de responsabilidad en sus equipos. Estas prácticas no solo reducen las ciberamenazas, sino que también promueven el uso responsable de la IA en los procesos de toma de decisiones.
Las plataformas de IA diseñadas con funciones de ahorro de costes pueden desempeñar un papel fundamental a la hora de mejorar el retorno de la inversión (ROI) de una empresa al reducir los costes innecesarios y aumentar la eficiencia operativa. Características como asignación dinámica de recursos ayudan a las empresas a pagar solo por lo que realmente utilizan, mientras aplicaciones de casos de uso específicos centrar los esfuerzos en las áreas que generan el mayor impacto, evitando el despilfarro de gastos.
Al simplificar los flujos de trabajo y hacer un mejor uso de los recursos, las empresas pueden lograr mejoras financieras tangibles, con algunos aumentos en la eficiencia de los informes de hasta el 75%. Estos ahorros no solo mejoran el rendimiento financiero a corto plazo, sino que también permiten a las empresas crecer y ser flexibles a largo plazo, lo que garantiza que saquen el máximo partido a sus inversiones en inteligencia artificial.
