Inteligencia empresarial conversacional Fluent aplica IA para simplificar el análisis de datos.
La startup británica Fluent ha recaudado $7.5 millones en financiamiento inicial para utilizar LLMs en bases de datos empresariales, agilizando el proceso de consultar información.
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LLMs ayudarán a optimizar las herramientas de inteligencia empresarial engorrosas para que sean más fáciles de usar y rápidas.
🔖 Resumen: Las herramientas de inteligencia empresarial (BI) se han vuelto esenciales para las grandes organizaciones para obtener información sobre sus operaciones. Sin embargo, a menudo se requieren habilidades técnicas y tiempo para configurar y utilizar estas herramientas. La startup del Reino Unido, Fluent, tiene como objetivo cambiar eso aprovechando los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) basados en inteligencia artificial (IA) para hacer que las bases de datos empresariales sean más accesibles y fáciles de consultar. Al actuar como una “capa conversacional” encima de los almacenes de datos existentes, Fluent traduce las consultas en lenguaje natural en SQL y ofrece respuestas rápidas y precisas a los usuarios, independientemente de sus habilidades técnicas o contexto empresarial.
Los Gigantes Pesados de la Inteligencia Empresarial
Las grandes organizaciones han dependido durante mucho tiempo de las herramientas de “inteligencia empresarial” (BI) para dar sentido a las enormes cantidades de datos generados en sus operaciones. Estas herramientas se conectan a las bases de datos empresariales, utilizan SQL para crear visualizaciones y desarrollan paneles de BI. Empresas como Tableau, Power BI, Looker y QuickSight dominan este espacio, ofreciendo soluciones potentes para analizar y comprender los datos empresariales.
Fluent Acepta el Desafío con Análisis Conversacional Impulsado por IA
Fluent, una startup con sede en el Reino Unido, ha asegurado recientemente una inversión inicial de $7.5 millones para revolucionar el panorama de BI. En lugar de añadir otra herramienta pesada a la mezcla, Fluent quiere ser una “capa conversacional” impulsada por IA. Al utilizar Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), Fluent tiene como objetivo hacer que los almacenes de datos sean más fáciles de interrogar para la persona promedio.
La idea principal detrás del enfoque de Fluent es permitir que cualquiera, independientemente de sus habilidades técnicas o contexto empresarial, pueda hacer preguntas en inglés común y obtener información valiosa de sus datos. Al traducir consultas en lenguaje natural en SQL y generar respuestas rápidas y precisas, Fluent ayuda a los usuarios a superar los desafíos de las herramientas de BI tradicionales. Este enfoque conversacional acorta significativamente los tiempos de respuesta, empoderando a los usuarios para extraer información en sus propios términos.
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Implicaciones y Beneficios: Información Más Rápida, Equipos Más Comprometidos
El enfoque conversacional de Fluent en analítica de BI tiene implicaciones de gran alcance. Al reducir las barreras entre los usuarios y sus datos, Fluent permite procesos de toma de decisiones más rápidos y aumenta la utilización general de datos en las organizaciones. Los consultores, por ejemplo, pueden pasar de esperar semanas por información a recibir respuestas en apenas segundos. Esto significa que pueden hacer más preguntas y aprovechar los datos de manera efectiva en su trabajo, lo que finalmente conduce a mejores resultados.
Uno de los clientes de Fluent, Bain & Company, ya ha beneficiado de su plataforma. Ian Weber, un socio de Bain & Company, enfatizó cómo Fluent permite a sus consultores obtener rápidamente las ideas precisas que necesitan de grandes conjuntos de datos complejos. Elimina la dependencia de paneles de datos preconstruidos y abre la puerta a consultas más personalizadas y específicas.
El Surgimiento de las Consultas en Lenguaje Natural
El surgimiento de las consultas en lenguaje natural es un desarrollo reciente en el mercado de BI. Mientras que existen jugadores como Metabase y Einblick, Fluent se destaca en el mercado empresarial, lo que lo diferencia de la competencia. Einblick se inclina hacia usuarios técnicos dentro de equipos de datos, mientras que Fluent enfatiza en servir a la audiencia empresarial más amplia.
Thoughtspot, otro jugador importante en el espacio, también se ha aventurado en las consultas en lenguaje natural. Esto destaca el creciente reconocimiento de la analítica conversacional como una herramienta poderosa para democratizar el acceso y la exploración de datos.
Preguntas y Respuestas: Abordando las Preocupaciones de los Lectores
P: ¿En qué se diferencia la capa conversacional de Fluent de las herramientas de BI tradicionales?
R: Fluent actúa como una “capa conversacional” impulsada por IA encima del almacén de datos de una empresa, facilitando que los datos sean accesibles a través de consultas en lenguaje natural. A diferencia de las herramientas de BI tradicionales que requieren habilidades técnicas y una configuración que consume mucho tiempo, Fluent permite que cualquier persona haga preguntas en inglés común y reciba información precisa rápidamente.
P: ¿Puede Fluent manejar consultas complejas y específicas que pueden no estar cubiertas por paneles de datos preconstruidos?
R: ¡Absolutamente! La plataforma de Fluent utiliza Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) para manejar consultas complejas y ofrecer información precisa de conjuntos de datos grandes e intrincados. Esto significa que incluso si las consultas son muy específicas o requieren un análisis detallado, Fluent puede generar las respuestas precisas necesarias.
P: ¿El enfoque de Fluent reemplazará los equipos de datos o hará redundantes sus roles?
R: ¡En absoluto! El objetivo de Fluent es empoderar a los usuarios no técnicos para acceder y explorar datos de manera más efectiva. Los equipos de datos siguen desempeñando un papel crucial en la gestión y mantenimiento de almacenes de datos, garantizando la calidad de los datos y apoyando tareas de análisis más avanzadas. Fluent complementa su trabajo al simplificar el acceso a los datos y fomentar una cultura más orientada a los datos en las organizaciones.
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Mirando hacia el futuro: El futuro de la Inteligencia Empresarial Conversacional
El enfoque impulsado por IA de Fluent es solo el comienzo de lo que el futuro de la inteligencia empresarial conversacional nos depara. A medida que la consulta de lenguaje natural continúa evolucionando, podemos esperar aún mayores avances en la accesibilidad, análisis y toma de decisiones de datos. El mercado potencial para soluciones como Fluent es enorme, con el mercado mundial de inteligencia empresarial proyectado para alcanzar más de $54 mil millones para 2030.
A medida que la IA y los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) se apliquen más ampliamente en el panorama de BI, podemos anticipar más interrupciones e innovaciones. Es probable que la analítica conversacional se convierta en un elemento básico en las operaciones comerciales, capacitando a organizaciones de todos los tamaños para aprovechar sus datos con fluidez y obtener ventajas competitivas.
Referencias
- Informe sobre el mercado mundial de inteligencia empresarial
- Tableau: Potente herramienta de visualización de datos de Salesforce
- Power BI: Herramienta de analítica empresarial y visualización de datos de Microsoft
- Looker: Plataforma de inteligencia empresarial y análisis de datos de Google
- QuickSight: Herramienta de inteligencia empresarial impulsada por la nube de Amazon
- Metabase: Aplicación de análisis y inteligencia empresarial de código abierto
- Einblick: Adquirido por Databricks, posicionado para un crecimiento futuro
- ThoughtSpot: Innovando con la consulta de lenguaje natural en análisis empresariales
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