GenBI: la IA que conversa con tus datos.

La IA Generativa está reinventado el “Business Intelligence” y la capa semántica es la verdadera clave del éxito. En este post te contamos por qué.

GenBI, la nueva frontera del análisis de datos

Imagina poder preguntarle a tus datos en lenguaje natural: "¿cuáles fueron nuestros productos más rentables en Europa el último trimestre?" y recibir no solo una tabla, sino un análisis con gráficos y explicaciones. Esto ya no es ciencia ficción; es GenBI (Generative Business Intelligence).

La GenBI aprovecha la Inteligencia Artificial generativa (GenAI) para transformar la forma en que interactuamos con los datos, permitiendo a cualquier usuario descubrir, resumir y visualizar información a través de una simple conversación.

El término GenBI engloba un conjunto de soluciones diversas. Estas soluciones pueden clasificarse en función del nivel de complejidad técnica y potencial valor aportado (de menor a mayor):

• Nivel 1: asistente de código. La IA traduce las preguntas en lenguaje natural a comandos SQL, agilizando la creación de consultas para los usuarios técnicos.
• Nivel 2: obtención de datos. El sistema ejecuta automáticamente la consulta generada y presenta directamente al usuario los datos en bruto y/o su interpretación en formato texto como respuesta a su pregunta.
• Nivel 3: creador de visualizaciones. La IA interpreta los datos y genera automáticamente la visualización más adecuada, como una tabla o un gráfico, para presentar la respuesta de forma clara.
• Nivel 4: analista aumentado. El sistema genera informes y dashboards completos que combinan múltiples visualizaciones con resúmenes de texto explicativos (narrativas) para contar una historia con los datos.

Beneficios clave de las soluciones de GenBI para el negocio:

• Democratización del acceso al dato: permite que cualquier persona, sin importar su perfil técnico, pueda "preguntar" y obtener respuestas.
• Velocidad para obtener insights: reduce drásticamente el tiempo de análisis, permitiendo una toma de decisiones más ágil.
• Optimización de los equipos de BI: evita que los analistas se conviertan en un cuello de botella en la creación de informes ad-hoc, permitiéndoles centrarse en análisis estratégicos de mayor valor.
• Impulso a la cultura del dato: fomenta la curiosidad y la alfabetización de datos al eliminar las barreras técnicas y hacer que el análisis sea accesible.

A pesar de similitudes tecnológicas con los proyectos de GenAI, las soluciones de GenBI tienen una complejidad adicional debido a la necesidad de garantizar una precisión absoluta y un gobierno de datos estricto. Algunas soluciones de GenAI pueden permitirse cierta ambigüedad, pero una solución de GenBI no puede proporcionar datos equivocados, ya que un error o "alucinación" podría llevar a decisiones de negocio catastróficas.

Adicionalmente, estos sistemas enfrentan desafíos clave como la comprensión profunda de los modelos de datos internos, el aprendizaje del contexto y la lógica de negocio específicos de la compañía y la implementación de una capa de seguridad robusta que respete los permisos de cada usuario.

Paradigma de funcionamiento

Para hacer frente a estos desafíos, un enfoque simplista tiene poca probabilidad de éxito. Equipar a un agente de IA con una herramienta (tool) de conexión a la base de datos, obteniendo únicamente los metadatos técnicos (esquemas, tablas y campos) de la base de datos y esperando que genere comandos SQL correctos, ignora la complejidad inherente de los datos de negocio.

La probabilidad de que el comando SQL y la respuesta sea correcta es bajo debido a que los metadatos brutos carecen del contexto empresarial indispensable: no explican qué significan los campos o cuáles son las reglas de negocio o quién tiene permiso para acceder a qué información, llevando inevitablemente a errores, "alucinaciones" y brechas de seguridad.

Por este motivo, en lugar de depender de la inteligencia en bruto del agente, se establece un paradigma de preparación semántica y control explícito. Este modelo consiste en construir una robusta base de conocimiento (knowledge base) que almacena toda la información curada: metadatos de negocio, reglas, instrucciones y ejemplos verificados. De esta forma, se transforma un modelo de lenguaje generalista en un agente IA de negocio fiable, dándole un entorno de conocimiento previamente definido y controlado.

Cuando un usuario realiza una consulta, el sistema no envía la pregunta directamente al LLM (Large Language Model). Primero, busca en la base de conocimiento todo el contexto semántico que es relevante para esa petición específica; a continuación, esta información se inyecta dinámicamente en el prompt que se envía al LLM. De esta manera, se le dan instrucciones precisas y el contexto necesario para generar el comando SQL correcto, asegurando la precisión, minimizando el riesgo de errores y forzando al modelo a operar dentro de un marco verificado que aplica la lógica de negocio y las reglas de gobierno definidas.

El ecosistema de soluciones GenBI

Este paradigma ha sido adoptado por un conjunto de plataformas de GenBI que surgen principalmente desde tres orígenes diferentes:

• Plataformas de BI existentes: son "copilotos" de IA desarrollados sobre herramientas de BI. Su principal ventaja es que operan dentro de un ecosistema familiar para el usuario. P. ej. Power BI Copilot, Amazon QuickSight Q y Gemini en Looker.
• Plataformas de datos: estas soluciones se construyen directamente sobre la plataforma de datos de la empresa. Están diseñadas para conectarse de forma nativa a los repositorios de datos, buscando maximizar el rendimiento y la integración. P. ej. Databricks AI/BI Genie y Dremio.
• Iniciativas Open-Source: se trata de proyectos de código abierto que proporcionan un marco flexible para que las empresas construyan sus propias soluciones de GenBI a medida. P. ej. Vanna y Wren AI.

La elección de una plataforma comercial de Gen BI suele estar condicionada por el ecosistema tecnológico que la empresa ya utiliza, seleccionando la plataforma de BI o de datos que la empresa ya utiliza. Por este motivo, a continuación vamos a analizar las iniciativas open-source Vanna y Wren AI.

*Datos recogidos en septiembre 2025

La clave del éxito: la preparación semántica

Para construir una solución de GenBI eficaz, usando estas plataformas o construyendo desde cero, es necesario seguir un proceso de varias fases que van desde la definición del contexto de los datos hasta la ejecución final de las consultas. A continuación, se detalla cada una de estas fases y se ilustran con ejemplos de las principales plataformas.

Fase 1: especializar y enfocar al agente

El primer paso es un doble proceso de especialización: la creación de agentes de IA dedicados a dominios de negocio concretos y la meticulosa selección del subconjunto de datos que cada uno podrá consultar:

1. Selección de agentes especialistas.

El primer paso es definir los agentes que se desarrollarán y los esquemas y tablas de datos de cada uno. Diseñar agentes enfocados en dominios de negocio específico (Ventas, Finanzas, etc.), en lugar de un "sabelotodo" genérico proporciona múltiples ventajas:

• La precisión de las respuestas del agente al entender mejor el contexto y tener un conjunto de datos más acotado.
• La seguridad del acceso al dato al permitir limitar el acceso de cada usuario únicamente al agente y en consecuencia a los datos que tiene autorizados.
• El mantenimiento y escalabilidad al ser más fácil desarrollar y mantener agentes pequeños e independientes que uno solo monolítico.

2. Simplificación del esquema de datos.

Para cada uno de los agentes definidos es preciso seleccionar los campos relevantes a ser utilizados de entre todos los disponibles para reducir la ambigüedad.

💡 Ejemplos:

• Power BI Copilot: a través de diferentes modelos semánticos, la indicación del AI data schema y la simplificación del esquema.
• Databricks AI/BI Genie: en los “Genie spaces” sobre datos en el Unity Catalog como indica en sus buenas prácticas.
• Wren AI: a través de proyectos y la indicación de los datos a incluir en el modelo de datos.

Fase 2: minimizar la brecha semántica

Para que el agente pueda dialogar eficazmente con el usuario, ahora debemos construir un puente semántico: traduciendo los nombres técnicos de la base de datos a los términos del negocio y enriqueciendo el modelo con descripciones y relaciones que le enseñen al IA el verdadero significado de los datos.

1. Traducción de nombres.

Traducir los nombres crípticos de las tablas, campos y campos calculados (como fct_sls_rev) en etiquetas claras (VentasNetas) y legibles por el agente.

2. Descripciones.

Añadir descripciones que definen su significado funcional de las tablas campos y campos calculados. Este proceso es crucial para que el agente entienda correctamente las preguntas de los usuarios.

💡 Ejemplos de traducción de nombres y descripciones:

• Power BI Copilot: utiliza sinónimos para la traducción de nombres y, aún más avanzado, permite establecer el significado de ciertas expresiones (p. ej. en "Muéstrame los títulos populares", popular podría significar "los más vendidos", "los más vistos" o "los que tienen mejor puntuación"). Usa las descripciones de los campos y measures (que pueden estar generadas por IA) así como la descripción del modelo semántico (modelo de datos).
• Databricks AI/BI Genie: utiliza las descripciones de las tablas y campos del Unity Catalog. También permite añadir sinónimos y descripciones a los campos que se circunscriben al Genie space (sin modificar el Unity Catalog).
• Wren AI: permite añadir alias y descripciones al modelo y a los campos incluidos.

3. Modelo de datos.

Definir el modelo de datos estableciendo las relaciones entre las distintas tablas. Este es el mapa fundamental que permite al agente navegar el esquema y combinar información para responder a preguntas complejas que involucren varias entidades.

💡 Ejemplos de modelo de datos:

• Power BI Copilot: se basa en el modelo semántico (modelo de datos). Las buenas prácticas implementadas en el modelo semántico asegurarán la calidad de las respuestas.
• Databricks AI/BI Genie: utiliza las relaciones entre Primary Keys (PKs) y Foreign Keys (FK) establecidas en el Unity Catalog.
• Wren AI: permite crear el modelo estableciendo las relaciones entre PKs y FKs de las tablas. Utiliza un Modeling Definition Language (MDL) en JSON para almacenar la información del modelo de datos.
• Vanna AI: extrae la información de los metadatos de los campos existentes en el esquema. (SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS). No almacena información de las relaciones o descripciones.

Fase 3: guiar el razonamiento del agente

Más allá de los metadatos (nombres/alias, descripciones y relaciones), para lograr un rendimiento adecuado, es necesario proporcionar al agente guías con instrucciones explícitas del:

1. Contexto empresarial general para la interpretación de datos. P. ej. “La temporada alta es de mayo a octubre incluidos.”
2. Reglas de análisis. Por ejemplo, “Utiliza la tabla “sales”como fuente principal para todas las preguntas relacionadas con las ventas. Siempre pide aclaraciones sobre la localización cuando el usuario pregunte sobre ventas de productos.”

La calidad de estas instrucciones impactarán directamente en los resultados obtenidos.

💡 Ejemplos:

• Power BI Copilot: utiliza la funcionalidad “AI instructions”.
• Databricks AI/BI Genie: usa la funcionalidad “Instructions”.
• Wren AI: utiliza la funcionalidad “Instructions”.
• Vanna AI: Usa la funcionalidad “Documentation strings”.

Fase 4: proporcionar peticiones ejemplo verificadas

Cuando un usuario realiza una petición, el agente primero comprueba si existe una petición semánticamente similar entre las proporcionadas como ejemplo verificado. Si se encuentra, el SQL verificado es utilizado como base para generar la respuesta.

La provisión de peticiones y respuestas de ejemplo verificadas permite que el agente proporcione respuestas más precisas ante peticiones comunes, con mayor criticidad, más complejas o en las que se han identificado errores previos.

💡 Ejemplos:

• Power BI Copilot: utiliza “Verified answers”.
• Databricks AI/BI Genie: usa “Example queries”.
• Wren AI: utiliza “Question-SQL Pairs”.
• Vanna AI: usa “SQL Statements” y “Question-SQL Pairs”.

Fase 5: habilitar conectividad y ejecución de queries

Un requisito fundamental para cualquier solución de GenBI es su capacidad para conectarse a las fuentes de datos y ejecutar consultas de manera eficiente y segura. Cada solución aborda este desafío de maneras distintas, dependiendo de sus arquitecturas subyacentes.

Cuando es necesario conectar y ejecutar queries en múltiples BBDD o data warehouses (p. ej.PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Snowflake) hay que abordar dos retos:

• Transcribir las consultas al dialecto SQL específico de la base de datos o data warehouse origen.
• Conectar con múltiples BBDD o data warehouses y ejecutar la query.

Un servidor Model Context Protocol (MCP) es un pilar de este diseño, proporcionando una interfaz estandarizada para que los agentes de IA interactúen con las herramientas de resolución de queries.

💡 Ejemplos:

• Power BI Copilot: el agente opera directamente sobre el modelo semántico de Power BI, que es el artefacto central que ya contiene los datos o las conexiones a ellos.
• Databricks AI/BI Genie: se conecta directamente a su “Databricks SQL warehouse”, lo que le permite consultar las “Delta Tables” y aprovechar los metadatos almacenados en el “Unity Catalog”.
• Wren AI: utiliza el Wren Engine, un servidor MCP que transcribe las consultas al dialecto SQL específico y conecta con las base de datos o data warehouse origen.

Fase 6: retroalimentación y mejora continua

Un requisito fundamental es la retroalimentación que permita a la solución aprender y mejorar continuamente con el uso. Para ello, es necesario habilitar un flujo de retroalimentación.

Cuando la plataforma de GenBI genera una consulta SQL correcta y útil, el usuario puede validarla y guardarla, a menudo con un solo clic, para que pase a formar parte del conjunto de ejemplos verificados (mencionado en la Fase 4). Análogamente, si la respuesta es incorrecta, la interacción es marcada y almacenada para revisión posterior por especialistas que permita proporcionar más ejemplos verificados, mejores instrucciones, etc. De esta manera, el sistema es cada vez más preciso y fiable cuanto más se utiliza.

Sin embargo, esta capacidad de que los usuarios enriquezcan el conjunto de entrenamiento introduce un riesgo significativo. Existe la posibilidad de que un usuario guarde una consulta SQL incorrecta o ineficiente, "contaminando" así la base de conocimiento del agente. Esto podría degradar el rendimiento futuro del sistema, especialmente en entornos con múltiples usuarios donde no todos tienen el mismo nivel de experiencia técnica. Por ello, es crucial implementar un mecanismo de gobierno o supervisión para asegurar la calidad de los ejemplos que se incorporan al modelo.

El futuro es autónomo: más allá de las preguntas y respuestas

A medida que la GenBI madura, su evolución apunta hacia un futuro donde los sistemas de análisis de datos pasarán de ser herramientas reactivas a convertirse en socios proactivos y autónomos en la toma de decisiones, buscando anticipar necesidades, entender las causas raíz de los eventos y conectar los insights directamente con acciones de negocio concretas:

• Agentes de datos autónomos: agentes que monitorizan activamente los flujos de datos de la empresa para identificar patrones, anomalías o insights relevantes y señalar proactivamente oportunidades o riesgos sin necesidad de una consulta previa.
• Análisis causal y predictivo: soluciones que, además de mostrar "qué pasó", exploran el "por qué pasó", formulando hipótesis sobre las causas de un determinado evento y proyectan "qué pasará", ofreciendo predicciones y simulando escenarios futuros para una toma de decisiones más informada y con visión de futuro.
• Integración con workflows de negocio: soluciones integradas directamente en los procesos operativos de la empresa. P. ej., al detectar una caída en las ventas en una región, el sistema lo notifica, diseña una campaña de marketing y ofrece al usuario la posibilidad de ejecutarla desde el interfaz del chat.

Una nueva era para la toma de decisiones

La irrupción de la GenBI marca un punto de inflexión en la relación de las empresas con sus datos. Estamos evolucionando desde un paradigma donde el acceso a la información era un privilegio de perfiles técnicos a una nueva era conversacional que promete democratizar el conocimiento y acelerar la toma de decisiones.

Sin embargo, el éxito de esta revolución no reside únicamente en la potencia de los LLMs para la generación de comandos SQL, sino en la construcción de un puente entre la IA y el contexto único de cada negocio. La capa semántica es la piedra angular de este puente, el elemento que transforma a un LLM generalista en un analista experto y fiable, capaz de entender la lógica, las reglas y los matices que definen a una organización.

El camino hacia una implementación exitosa de GenBI, ya sea a través de plataformas comerciales u open-source, exige un esfuerzo deliberado y meticuloso en la preparación semántica. Las fases de definición de agentes, enriquecimiento de metadatos, guía del razonamiento y retroalimentación continua no son meros pasos técnicos, sino una inversión estratégica fundamental. Este trabajo sienta las bases no solo para obtener respuestas precisas hoy, sino para habilitar la próxima generación de análisis autónomo.

Al dominar la capa semántica, las empresas no solo resolverán las preguntas actuales de forma más eficiente, sino que estarán construyendo el motor para el futuro en el que la IA no solo responda, sino que anticipe, prescriba y actúe, convirtiéndose en un verdadero socio en la creación de valor.