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Novedades sobre Agentes IA en 2026

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La guía definitiva para entender el futuro de la inteligencia artificial Si los últimos años se definieron por la fascinación de conversar con una Inteligencia Artificial, el 2026 marca un punto de inflexión: dejaremos de hablar con la IA para permitir que la IA trabaje por nosotros. Estamos ante un cambio de paradigma fundamental: la transición de la IA Generativa (creadora de contenido) a la IA Agéntica (ejecutora de acciones). Basándonos en las tendencias tecnológicas clave para este año, desglosamos los cuatro pilares esenciales para comprender esta revolución. ¿Qué es realmente la IA Agéntica? Es común confundir términos, pero ¿en qué se diferencia exactamente un “Agente” de un chatbot avanzado como ChatGPT? La clave radica en dos factores: autonomía y acción. Mientras que un modelo de lenguaje tradicional espera instrucciones pasivamente para generar texto, un sistema de IA Agéntica posee la capacidad de: Razonar: Desglosar objetivos complejos en pasos lógicos y ejecutables. Utilizar herramientas: Conectarse e interactuar con internet, bases de datos, CRMs o calendarios. Ejecutar: Realizar tareas sin supervisión constante, como enviar correos, reservar vuelos o escribir y desplegar código. La IA tradicional te explica cómo hacer algo; la IA Agéntica lo hace por ti. Infraestructura crítica Para desplegar estos agentes en un entorno empresarial real, no basta con tener un modelo inteligente; se requiere un ecosistema robusto. La infraestructura necesaria para 2026 incluye: Orquestación: Sistemas capaces de gestionar múltiples agentes que colaboran entre sí (por ejemplo, un agente redactor trabajando en conjunto con un agente diseñador). Memoria a largo plazo: A diferencia de los chats que “olvidan” al cerrarse la sesión, los agentes deben retener preferencias de negocio, historial y contextos previos. Integración de APIs: Son los “brazos y piernas” digitales que permiten al agente interactuar con el software corporativo (Salesforce, Slack, SAP, etc.). Protocolos de seguridad (Guardrails): Mecanismos de control para garantizar que el agente no tome decisiones que violen las políticas o la ética de la empresa. Casos de uso estratégicos Más allá de la teoría, la IA Agéntica ya está transformando flujos de trabajo completos y generando valor tangible: Soporte al cliente autónomo: Va más allá de responder preguntas frecuentes; puede procesar devoluciones, modificar reservas y actualizar bases de datos sin intervención humana. Ingeniería de software: Agentes que escriben código, realizan pruebas, detectan bugs y proponen soluciones antes de la revisión del ingeniero. Inteligencia de mercado: Un agente puede navegar la web, analizar miles de reportes y monitorear a la competencia para entregar un informe estratégico resumido cada mañana. Asistencia ejecutiva real: Gestión integral de agendas complejas, negociación de horarios para reuniones y preparación de briefings detallados previos a cada llamada. Desafíos para la adopción en 2026 Mas ande otro criollo pasa Pese a su inmenso potencial, la adopción masiva enfrenta obstáculos críticos que las empresas deben resolver este año: Confianza y “alucinaciones”: ¿Cómo delegar el envío de correos a clientes clave si persiste el riesgo de que la IA invente información? Costos de inferencia: Los agentes que “razonan” antes de actuar consumen significativamente más recursos computacionales, elevando el costo operativo. Gobernanza y seguridad: Otorgar a un agente permiso para gastar presupuesto o acceder a datos sensibles exige protocolos de ciberseguridad mucho más estrictos que los de una IA pasiva. Cambio cultural: Transicionar de “usar herramientas” a “gestionar agentes” requiere una nueva mentalidad y capacitación en la fuerza laboral. La era de la IA Agéntica no es ciencia ficción, sino la evolución lógica de la tecnología actual. En 2026, el liderazgo no pertenecerá a las empresas que tengan la mejor IA, sino a aquellas que sepan orquestar mejor a sus agentes para potenciar el talento humano. ¿Está tu infraestructura lista para la era de los agentes autónomos?

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Evolución de los Modelos de Lenguaje: RAG y CRAG

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¿Qué es RAG y CRAG? Si te interesa cómo funciona la inteligencia artificial (IA), especialmente esas herramientas como ChatGPT que parecen saberlo todo, hay un término que cada vez suena más fuerte: RAG. Y ahora, hay una evolución que mejora todavía más esta tecnología: CRAG. Pero como en toda tecnología, hay niveles. Existen versiones más básicas y otras más avanzadas: Naive RAG, Advanced RAG y CRAG. Y aunque suenen parecidas, la diferencia entre ellas puede marcar un antes y un después en la calidad de las respuestas que recibís. En este post te explico, sin tecnicismos, qué significa cada una y cómo están cambiando la forma en que interactuamos con la IA. Empecemos por lo básico: ¿cómo funciona una IA como ChatGPT? Una IA como ChatGPT está entrenada con millones de textos. Eso le permite “aprender” cómo usamos el lenguaje y responder como si entendiera todo. Pero hay un detalle importante: ese conocimiento está congelado en el tiempo. Es como si hubiera estudiado hasta cierta fecha… y después no aprendiera nada nuevo. Eso significa que, si le preguntás por algo muy específico o reciente (como una política de empresa, una noticia actual o el manual interno de tu equipo), probablemente no sepa responder con precisión. Para resolver eso, nació RAG. ¿Qué es RAG? RAG significa Retrieval-Augmented Generation o, en español, generación aumentada por recuperación. Traducido: es una forma en que la IA busca primero información actualizada y específica, y después genera una respuesta basada en esa información. Es como si antes de contestarte, se tomara un segundo para leer documentos relevantes, artículos, bases de datos… y luego respondiera con más fundamento. Ejemplo: Vos preguntás: “¿Cuáles son los pasos para renovar mi pasaporte?”Con RAG, la IA busca esa info en una fuente oficial y responde con los pasos actualizados. Los niveles que podemos encontrar son los siguientes: Naive RAG Advanced RAG CRAG A continuación, profundizaremos en cada uno de ellos. Naive RAG: el más básico Es el primer paso de esta tecnología. Funciona así: La IA toma tu pregunta. Busca fragmentos de texto parecidos (por palabras clave). Responde usando esa info. ¿El problema? A veces encuentra algo que suena relacionado… pero no lo es. Porque no entendió bien lo que querías preguntar. Es como buscar algo en Google y quedarte con el primer resultado sin verificar si realmente te sirve. Advanced RAG: más preciso Advanced RAG mejora lo anterior. Ya no se basa solo en palabras clave. También: Entiende mejor tu pregunta. Selecciona con más criterio los textos relevantes. A veces combina varias fuentes para darte una mejor respuesta. Pero todavía trata la búsqueda y la respuesta como dos pasos separados. Es como tener a alguien que busca bien, pero que aún no capta del todo lo que necesitás. CRAG: la nueva generación CRAG significa Contextual RAG. Y esta es la gran evolución. Lo que hace es: Entender el contexto completo de tu pregunta. Detectar la intención detrás de tus palabras. Usar eso para buscar mejor y responder mejor. Ejemplo realista: “Perdí mi pasaporte y viajo mañana. ¿Qué puedo hacer?” Naive RAG podría decir: “Renovar el pasaporte toma 15 días.” Advanced RAG da una lista general de requisitos. CRAG entiende que estás en una urgencia y te responde: “Podés hacer un trámite de emergencia. ¿Querés que te indique cómo iniciarlo hoy mismo?” Es como hablar con alguien que realmente te escucha y busca ayudarte, no solo repetir lo que leyó. ¿Por qué importa esto? Porque usamos cada vez más la IA para resolver cosas reales: trámites, trabajo, estudio, decisiones importantes. Y cuanto más entienda lo que queremos decir (no solo lo que decimos), mejores serán las respuestas que recibimos. En resumen Entender la diferencia entre Naive RAG, Advanced RAG y CRAG es clave para tomar mejores decisiones cuando se trata de implementar inteligencia artificial. Ya sea que estés explorando cómo mejorar la atención al cliente, automatizar procesos o simplemente querés estar al día con lo que se viene, esta evolución tecnológica no es menor. ¿Querés ver cómo podrías aplicarlo en tu negocio, proyecto o equipo? Agendá una reunión con nosotros y te mostramos ejemplos reales, herramientas disponibles y cómo dar el primer paso. La IA avanza rápido. Tomarte 30 minutos ahora puede ahorrarte semanas (o meses) después.

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RAG, Revolucionando la IA Conversacional

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En el mundo de la inteligencia artificial, la generación de texto ha evolucionado rápidamente, pero sigue enfrentando desafíos clave como la precisión, la relevancia y la actualización de la información. Aquí es donde entra en juego el enfoque de Retrieval-Augmented Generation (RAG), una técnica que combina modelos de generación de lenguaje con la recuperación de información en tiempo real. ¿Qué es RAG? RAG es una arquitectura que combina dos procesos fundamentales: Recuperación de información: Busca en una base de datos o en fuentes externas (como documentos, páginas web o bases de conocimiento) para obtener información relevante. Generación de texto: Un modelo de IA, como un transformador, utiliza la información recuperada para generar una respuesta más precisa y fundamentada. Este enfoque permite que los modelos de IA produzcan respuestas más actualizadas y basadas en evidencia, en lugar de depender únicamente de los datos con los que fueron entrenados. ¿Por qué es importante RAG? Mejora la precisión y la relevancia Los modelos tradicionales de generación de texto, como los grandes modelos de lenguaje (LLMs), pueden generar respuestas plausibles pero incorrectas. Al integrar una fase de recuperación de información, RAG reduce el riesgo de alucinaciones y mejora la precisión de las respuestas Acceso a información actualizada A diferencia de los modelos entrenados en un conjunto de datos estático, RAG puede recuperar información de fuentes dinámicas, lo que lo hace ideal para aplicaciones donde la actualidad es crucial, como noticias, soporte técnico o investigación científica. Explicabilidad y confianza Al basar sus respuestas en información recuperada, RAG permite verificar la fuente de la información, lo que aumenta la transparencia y la confianza en sus respuestas. Aplicaciones de RAG en los negocios Las empresas están adoptando RAG en diversas áreas para mejorar su eficiencia operativa y brindar una mejor experiencia al usuario. Algunos casos de uso incluyen: – Atención al cliente y soporte técnico Empresas tecnológicas y de servicio pueden utilizar RAG para proporcionar respuestas más precisas y actualizadas en chats de atención al cliente, reduciendo la carga sobre los agentes humanos. – Automatización del conocimiento empresarial Organizaciones con grandes volúmenes de documentación pueden emplear RAG para recuperar información rápidamente y mejorar la toma de decisiones, desde análisis financieros hasta cumplimiento normativo. – Estrategia de marketing y análisis de tendencias Los equipos de marketing pueden utilizar RAG para analizar grandes cantidades de datos y generar insights sobre tendencias del mercado, preferencias de los clientes y optimización de contenido. – Optimización en comercio electrónico Plataformas de e-commerce pueden usar RAG para mejorar la personalización de recomendaciones, responder preguntas de clientes con información actualizada sobre productos y gestionar consultas en tiempo real. Beneficios de RAG en los negocios Reducción de costos operativos: Al automatizar la generación de respuestas y la recuperación de información, las empresas pueden reducir la necesidad de intervención humana en tareas repetitivas. Mayor eficiencia: RAG permite recuperar información de forma rápida y precisa, mejorando los procesos internos y acelerando la toma de decisiones. Mejor experiencia del cliente: Proporciona respuestas más relevantes y actualizadas, lo que mejora la satisfacción del usuario y reduce la fricción en la interacción con sistemas de IA. Escalabilidad: Puede implementarse en diversas áreas sin necesidad de modificar la infraestructura de datos existente. Retrieval-Augmented Generation (RAG) representa un avance significativo en la generación de texto basada en IA, proporcionando respuestas más precisas, actualizadas y verificables. A medida que esta tecnología evoluciona, su adopción en múltiples industrias seguirá creciendo, impulsando un futuro donde la inteligencia artificial sea más confiable y útil para el usuario final. ¡Descubre más en nuestros Blogs y Sigue nuestras publicaciones en LinkedIn!

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Novedad: Qlik Anonymous Access

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Qlik anuncio Qlik Anonymous Access, con la creciente demanda de cuentas, compartir datos es ahora una ventaja competitiva. Esta nueva función de Qlik es una puerta para compartir datos sin necesidad de iniciar sesión. Ejemplos de Donde y Por qué usarlo Confianza y transparencia en la marca Los datos públicos generan confianza en el cliente al mostrar transparencia y responsabilidad. Esto puede diferenciar a una empresa en un mercado competitivo. Marketing basado en datos y conocimiento del cliente Una empresa, conocida por su compromiso con la sostenibilidad, publica detalles sobre su cadena de suministro para mostrar cómo sus productos se obtienen de manera ética. Beneficios Experiencia de usuario mejorada: Sin la necesidad de cuentas de usuario o autenticación, cualquiera puede interactuar con sus datos sin problemas. Alcance ampliado: Sus datos ahora pueden llegar a una audiencia más amplia, incluidos socios, clientes e incluso ciudadanos curiosos, sin la necesidad de administración de cuentas o restablecimiento de contraseñas. Mayor valor de la aplicación: Las aplicaciones de terceros pueden integrar sus análisis directamente, lo que brinda a los usuarios información instantánea sin la molestia de crear un inicio de sesión.  Escalabilidad y flexibilidad: Como función basada en la nube, Qlik Anonymous Access le permite escalar para satisfacer la creciente demanda de los usuarios. Ventaja competitiva: Ofrecer una experiencia sin fricciones a los usuarios los mantiene comprometidos y leales, este nivel de conveniencia puede diferenciarlo de la competencia. ¿Cómo funciona? Inquilino en la nube dedicado: cada cliente recibe un inquilino en la nube dedicado que administra todos los datos públicos. Integración sin código o con poco código: no necesita ser un experto en codificación para integrar los paneles de control de Qlik en sitios web o portales. Es simple, rápido y efectivo. Actualización automática de datos: olvídese de las actualizaciones manuales, Qlik Anonymous Access mantiene sus datos actualizados automáticamente. Espacio administrado: las aplicaciones destinadas al acceso público se publican en un espacio administrado y se comparten individualmente. Seguridad: ¿Le preocupa la seguridad? Debe crear roles personalizados para permitir que los usuarios seleccionados en su inquilino hagan que el contenido sea accesible públicamente para garantizar la protección. Proteger sus datos siempre es una prioridad para nosotros. ¡Descubre más en nuestros Blogs y Sigue nuestras publicaciones en LinkedIn!

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Gemma 2: La evolución de IA en Google

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Gemma 2, la más reciente actualización en una de las familias de modelos de inteligencia artificial desarrollada por Google. Es importante destacar que Gemma 2 no reemplazará a la serie Gemini, sino que coexistirá con ella. Desde el lanzamiento de la primera versión de Gemma en febrero, Google ha continuado perfeccionando su tecnología, y en agosto ha lanzado esta segunda versión. Explicaremos qué son estos modelos de inteligencia artificial y cuál es su propósito, abordando también por qué se les considera una “familia”. Posteriormente, detallaremos los nuevos modelos que forman parte de Gemma 2. /*! elementor – v3.23.0 – 05-08-2024 */ .elementor-column .elementor-spacer-inner{height:var(–spacer-size)}.e-con{–container-widget-width:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer{width:var(–container-widget-width,var(–spacer-size));–align-self:var(–container-widget-align-self,initial);–flex-shrink:0}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container{height:100%;width:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer{height:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner{height:var(–container-widget-height,var(–spacer-size))}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer.elementor-widget-empty,.e-con>.elementor-widget-spacer.elementor-widget-empty{position:relative;min-height:22px;min-width:22px}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer.elementor-widget-empty .elementor-widget-empty-icon,.e-con>.elementor-widget-spacer.elementor-widget-empty .elementor-widget-empty-icon{position:absolute;top:0;bottom:0;left:0;right:0;margin:auto;padding:0;width:22px;height:22px} Inteligencia Artificial Gemma 2 es la última versión de la serie Gemma de Google, que consiste en una familia de modelos de inteligencia artificial. Se denomina “familia” porque no se trata de un único modelo, sino de una plataforma con distintas variantes, cada una con características únicas, diseñadas para adaptarse a diferentes contextos según las necesidades de los usuarios. En contraste, la serie Gemini se centra en modelos de gran tamaño y con un enfoque “abierto”. Esto significa que Google ofrece estos modelos para que otros puedan modificarlos y adaptarlos a sus propias necesidades. Aunque ya están entrenados, son lo suficientemente flexibles para permitir ajustes adicionales. /*! elementor – v3.23.0 – 05-08-2024 */ .elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=”.svg”]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block} Sin embargo, aunque Google promueve estos modelos como “abiertos”, en realidad existen ciertas limitaciones de uso establecidas en los términos de licencia. Aun así, la flexibilidad que ofrecen permite a los desarrolladores utilizarlos de manera bastante versátil. Lo interesante es que, si utilizas Gemini, aunque lo incorpores en diferentes aplicaciones, siempre conservará sus características originales. Por otro lado, los modelos de la serie Gemma son más adaptables, permitiendo a los desarrolladores elegir qué características implementar para personalizar el modelo según sus necesidades. Los modelos Gemma están diseñados como una base sobre la cual investigadores y desarrolladores pueden trabajar, inicialmente centrados en el procesamiento del lenguaje natural en inglés. Debido a su naturaleza flexible, pueden ser modificados con entrenamiento adicional para ajustarse a necesidades específicas. Además de generar texto a partir de indicaciones (prompts), las herramientas que ofrece Google también permiten entrenar estos modelos para realizar otras tareas especializadas, desde la generación de código hasta la resolución de problemas matemáticos. Los modelos de Gemma 2 Como mencionamos, Gemma 2 es una familia de modelos de inteligencia artificial, y esta nueva versión incluye tres nuevos modelos que Google pone a disposición de sus clientes. Estos son: Gemma 2B: El modelo más ligero y versátil de la serie. Es ideal para la generación flexible de texto y puede utilizarse en una amplia gama de dispositivos, desde ordenadores personales hasta periféricos. ShieldGemma: Un modelo centrado en la seguridad, diseñado para actuar como una barrera contra contenido dañino. Es capaz de detectar acoso, discursos de odio o material sexual explícito, siendo útil para filtrar las solicitudes de generación de contenido mediante IA. Gemma Score: Este modelo permite monitorear el rendimiento de otros modelos de la serie Gemma 2. Con redes neuronales especializadas, es capaz de analizar la información procesada por Gemma 2, facilitando la investigación sobre la inteligencia artificial de Google. Esta actualización de la familia Gemma promete ofrecer a los desarrolladores y empresas una mayor capacidad para personalizar y adaptar la inteligencia artificial a sus necesidades específicas, manteniendo la flexibilidad y seguridad que caracteriza a Google. Descubre sobre nuestros servicios.

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Tendencias sobre IA en 2024

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La IA generativa ha conquistado el mercado en menos de un año y ya está transformando el mundo. Para que su éxito continúe, debemos resolver las dudas relativas a la integridad de los datos en los que se basa esta tecnología emergente. Hemos ido más allá de la avalancha de información para identificar diez tendencias que ayudarán a los responsables del ámbito de la analítica y los datos en 2024 a hacer realidad el potencial futuro de esta tecnología. /*! elementor – v3.23.0 – 05-08-2024 */ .elementor-column .elementor-spacer-inner{height:var(–spacer-size)}.e-con{–container-widget-width:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer{width:var(–container-widget-width,var(–spacer-size));–align-self:var(–container-widget-align-self,initial);–flex-shrink:0}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container{height:100%;width:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer{height:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner{height:var(–container-widget-height,var(–spacer-size))}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer.elementor-widget-empty,.e-con>.elementor-widget-spacer.elementor-widget-empty{position:relative;min-height:22px;min-width:22px}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer.elementor-widget-empty .elementor-widget-empty-icon,.e-con>.elementor-widget-spacer.elementor-widget-empty .elementor-widget-empty-icon{position:absolute;top:0;bottom:0;left:0;right:0;margin:auto;padding:0;width:22px;height:22px} El origen de los datos importa: conocer el ADN de los datos Si la calidad y el linaje de los datos ya eran importantes antes, en un mundo con IA se han vuelto innegociables, porque si no sabe de dónde provienen los datos, ¿cómo puede confiar en ellos? 2024 será el año en el que crearemos una “prueba de ADN para los datos”. /*! elementor – v3.23.0 – 05-08-2024 */ .elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=”.svg”]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block} De los procesos de BI a la IA y viceversa, el análisis empresarial está cambiando. Los usuarios iniciarán su recorrido analítico con estas herramientas de IA generativa y las usarán para obtener proyecciones de negocio y visualizaciones de datos sencillas. Como siguiente paso, es posible que deseen usar herramientas de nivel empresarial para realizar análisis más profundos e incorporar los beneficios de la IA generativa a sus herramientas de confianza. La proliferación de desarrolladores sin experiencia hace imprescindible la alfabetización en IA La programación en lenguaje sencillo ha provocado una eclosión de apps creadas por desarrolladores no profesionales y ha dado como resultado una oleada de innovación, pero también un auténtico caos de gobernanza. La IA generativa pone un poder enorme en manos de muchas personas, lo que hace necesario que las empresas ofrezcan a sus empleados formación en IA.  La IA generativa como fuente de conocimientos: mejorar la experiencia del consumidor de datos Entre los usuarios que solo quieren obtener una respuesta con rapidez, se producirá un aumento de las visualizaciones y los conocimientos generados automáticamente, complementados con explicaciones en lenguaje natural. Además, los consumidores suelen confiar más en las personas que en los datos, por lo que el intercambio de datos será esencial. La ingeniería de datos, la analítica y la ciencia de datos se están fusionando Las nuevas plataformas, combinadas con la evolución de los tejidos de datos, abrirán la ingeniería de datos a una nueva generación de usuarios, especialmente si se complementa con capacidades potentes de IA y automatización. Facilitar las tareas difíciles y fusionar a la vez los roles y las capacidades de la ingeniería de datos, la ciencia de datos y el análisis permitirá a las empresas resolver problemas más complejos. La era de los datos no estructurados ya está aquí Muchas personas ya han intentado sin éxito analizar los datos no estructurados, pero con los nuevos metadatos y las técnicas semánticasque posibilita la IA generativa, 2024 está llamado a ser el año en el que las empresas podrán aprovechar al fin todo su poder y su valor. Estas herramientas le permitirán tomar decisiones basadas en todo su patrimonio de datos con rapidez y confianza. La automatización y la IA crean un círculo virtuoso Con los datos transformados prácticamente en tiempo real y en el lugar correcto, empezaremos a ver nuevas formas de utilizar la IA generativa con la automatización de aplicaciones. Esto se traducirá en menos trabajo manual para que las personas puedan conectar y crear flujos de trabajo. Ahora podrán centrarse en la toma de decisiones. La IA híbrida cierra la brecha entre la madurez de las distintas IA Una de las ideas erróneas más extendidas es que la IA generativa reemplazará a todas las herramientas de IA que la precedieron. Mientras que la IA generativa aún trata de establecerse, el machine learning y otros tipos de IA ya han demostrado un potencial ilimitado y se podrían usar, incluso, para acortar o cerrar esta brecha de madurez en 2024. La personalización de la IA se ha vuelto fundamental para los negocios. Las primeras aplicaciones de IA generativa son proyectos enormemente escalables, pero genéricos. Con el tiempo, ganará terreno una IApersonalizada para cada sector, con casos de uso de negocio a negocio (B2B) más específicos. También veremos que con menos esfuerzo y menos horas de consultoría se podrán crear aplicaciones sofisticadas que respondan a las necesidades de un sector o resuelvan un problema concreto. Los datos como producto comercializable Aplique los principios de gestión de productos a los datos y conviértalos en un producto que pueda monetizar. En 2024 veremos más plataformas que permitirán depurar, comprar, vender e intercambiar datos validados, algo similar a lo que hizo laindustria de la música con los servicios de streaming. Cuanto más se utilice el producto de datos, más valioso será. ¡Descubre más en nuestros Blogs y Sigue nuestras publicaciones en LinkedIn!

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Paso a paso de cómo modificar un objeto nativo de Qlik

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Requisitos: Conocimientos previos de HTML. Conocimientos previos de CSS. Conocimientos previos de herramienta de desarrollador de Google. Conocimientos previos de herramienta de desarrollador de Qlik. ¿Cómo Instalarlo? Para instalar la extensión SIMPLE KPI haga click en el siguiente link: https://github.com/alner/qsSimpleKPI O busque la extensión desde la Plataforma de Qlik Branch: https://developer.qlik.com/garden Luego, debe de acceder a la Qlik Management Console (QMC) del servidor. https://[URL Servidor]/qmc Por ultimo seleccione ‘Import’ y suba el archivo ZIP de la extensión. Paso a paso Nota: Para poder realizar este instructivo debe de haberse creado previamente un KPI nativo de Qlik. Arrastre a la hoja el objeto SIMPLE KPI que se encuentra en Objetos personalizados/Extensiones en el panel de la izquierda. Haga click en agregar medida y escriba 0 en la caja de texto. Presione a la tecla enter. En el panel de la derecha marque las casillas de “Hide label” y “Hide value”. Tras haber realizado los pasos anteriores debería de haber quedado un objeto vacío/invisible que podrá dejar oculto en un espacio de su hoja. En este podrá embeber el CSS que modificará los estilos de la hoja en la que se encuentre. Para modificar un objeto especifico de Qlik debe de conocer el ID de ese objeto y para ello debe de acceder a las herramientas de desarrollador. Nota: Para acceder a las herramientas de desarrollador escriba al final de la URL del sitio lo siguiente: “options/developer” También deberá de conocer la clase a la cual va a modificar su CSS y para ello debe de utilizar las herramientas de desarrollador de google presionando la tecla F12. para agilizar el proceso haga click en el icono y clickee el objeto que desea modificar de este modo le será más sencillo encontrar la/s clase/s que le corresponde al objeto.  Una vez haya encontrado la clase y obtenido el ID del objeto podrá aplicarle CSS a través del objeto creado con la extensión SIMPLE KPI. Ahora pongámoslo a prueba Haga click derecho en el objeto que desea personalizar y seleccione Developer. Copie la ID del Objeto. Haga click en el objeto de la extensión SIMPLE KPI que creó con anterioridad. Diríjase a la sección de Styles que se encuentra en Aspecto/Styles en el panel derecho. En esta Sección es donde podrá aplicar el CSS. En la caja de Texto escriba lo siguiente: Al aplicar el CSS el resultado esperado debería de ser el siguiente: Nota: Tenga en cuenta que las clases pueden variar dependiendo de la version de Qlik que este utilizando. Ventajas Todo objeto que tenga una clase CSS dentro de la app se podrá modificar con esta extensión, un KPI, el titulo o el valor del mismo, un registro en una tabla, un encabezado son algunos ejemplos de esto. Esta herramienta te da control total de los estilos de tu app. Desventajas Al ser una herramienta externa a Qlik puede traer problemas de optimización y carga de los objetos de la extension. Por Facundo Arce ¡Gracias por leer!

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¿Qué hay de nuevo en Qlik Sense Cloud?

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Estas son algunas de las novedades de la temporada en Qlik Sense Cloud. Descubre todas las actualizaciones sobre analítica, integración de datos y administración. Que hay de nuevo en Analítica? Microsoft PowerPoint para generar informes en Qlik Cloud Government Las capacidades de generación de informes de Qlik Cloud Government ahora son compatibles con la salida de Microsoft PowerPoint para la composición de informes. Soporte de automatización de botones mejorado Los app consumers ahora pueden ejecutar automatizaciones utilizando objetos de botón en las hojas. Anteriormente, solo el propietario de la automatización podía usar un objeto de botón para ejecutarlo. Los app consumers pueden incluir selecciones realizadas en la aplicación en la automatización. Los propietarios de la automatización pueden controlar si cualquier usuario puede activar un botón o solo aquellos con acceso a la automatización. Soporte de automatización de botones mejorado ahora disponible en Qlik Cloud Government Que hay de nuevo en integración de datos? Administrar espacios de datos fuera de Management Console Puede administrar un espacio de datos en la página principal de Integración de datos seleccionando el espacio en el filtro en la parte superior de Proyectos de datos o Conexiones de datos y luego haciendo clic en Detalles del espacio. Para realizar cualquier cambio en un espacio, debe ser uno de los siguientes: administrador de inquilinos administrador de datos Propietario del espacio de datos Miembro del espacio de datos con el rol Puede administrar Administrar proyectos de datos mediante operaciones Ahora puede monitorear y operar fácilmente las tareas de datos agrupadas dentro de un proyecto de datos. Realice las mismas operaciones que están disponibles para una tarea de datos como operaciones de proyecto de datos. Activar y desactivar horarios Realizar operaciones de diseño. Iniciar y detener la ejecución de tareas de datos Eliminar tareas de datos Integración de datos fusiona Preparar y Sincronizar en un solo comando Ahora puede preparar conjuntos de datos y ajustar los cambios de diseño con un solo comando, Preparar. Esto incluye las funciones que se realizaron anteriormente con conjuntos de datos de sincronización. ¿Qué hay de nuevo en Administración y Gestión? Nuevo panel de navegación del lado izquierdo en Management Console Management Console tiene un nuevo panel de navegación a la izquierda, diseñado para reflejar el diseño del hub. La opción Administrar miembros de un espacio ahora redirige a la vista de miembros del espacio dentro de la misma pestaña del navegador; en lugar de abrir una nueva pestaña. El botón Generar nuevas claves de API también redirige dentro de la misma pestaña del navegador. Nuevo rol: colaborador de servicios de datos Se ha agregado un nuevo rol llamado Colaborador de servicios de datos para usar dentro de Qlik Cloud Data Integration. Anteriormente, todos los usuarios profesionales podían crear y modificar flujos de trabajo de transferencia y transformación de datos. Ahora, los administradores pueden elegir qué usuarios profesionales pueden realizar estas funciones de integración de datos asignándoles este rol. A todos los usuarios actuales con un derecho Profesional se les asignará este rol. De forma predeterminada, a los nuevos usuarios profesionales también se les asigna este rol. Si elimina esta función de los usuarios con un derecho profesional, ya no tendrán acceso a la interfaz de integración de datos desde el menú Iniciador. Esto puede simplificar su experiencia de usuario. Interfaz mejorada para la programación de recarga de aplicaciones Los desarrolladores de aplicaciones ahora tienen un control más detallado sobre los horarios de recarga de aplicaciones. Por ejemplo, puede configurar la zona horaria para la recarga, crear un programa de recarga anual y detener automáticamente las recargas después de una fecha determinada. ¡Gracias por leer!

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Qlik, 13 años consecutivos siendo Líder.

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Gartner ha reconocido a Qlik como líder en plataformas de analítica y business intelligence por decimotercer año consecutivo. Su producto principal en el mercado de plataformas de análisis y BI es Qlik Sense Enterprise SaaS, que incluye Qlik Sense, Qlik AutoML y Qlik Application Automation. Qlik también vende Qlik Sense como un producto administrado por el cliente que se puede implementar en las instalaciones o en la propia nube del cliente. Sin embargo, Qlik Sense Client-Managed no se incluye con Qlik AutoML o Qlik Application Automation. Qlik es un proveedor independiente de la nube y tiene el nivel más alto de asociación para cada uno de los tres principales proveedores de servicios en la nube (AWS, Microsoft y Google), junto con asociaciones con Databricks y Snowflake. En 2022, Qlik integró su adquisición de Big Squid para crear Qlik AutoML, que proporciona pronóstico automático, agrupamiento y análisis de factores clave para científicos de datos ciudadanos. Qlik también entregó Augmented Authoring, que crea tableros generados por IA con entradas de lenguaje natural y diseños de tablero automatizados. Fortalezas Analítica componible: la API abierta de Qlik en combinación con su Automatización de aplicaciones permite la integración de la analítica con los procesos comerciales. Los análisis se pueden integrar en las aplicaciones empresariales. La automatización de aplicaciones aprovecha un enfoque visual sin código para ensamblar rápidamente flujos automatizados que se pueden programar o controlar por eventos. Capacidades integrales de datos y análisis: a través de adquisiciones y desarrollo orgánico, Qlik ha creado un conjunto integral de tecnologías para admitir múltiples personas comerciales, citizen data engineers, citizen data scientists, business analysts y analytics developers. Independiente de la nube: muchos mercados están experimentando interrupciones debido a los proveedores de la nube que están haciendo que sea fácil y rentable para sus clientes ampliar su inversión en infraestructura de la nube a su pila de software de aplicaciones estrechamente integrada. Sin embargo, algunas organizaciones se preocupan por el bloqueo de proveedores de su proveedor de la nube y, en consecuencia, valoran a un proveedor independiente de la nube como Qlik. ¡Gracias por leer! Lee el reporte completo

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Novedades Qlik Sense Enterprise Client-Managed Noviembre 2022

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Encadenamiento de aplicaciones Nueva acción en el botón Solicitud abierta y selección de transferencia Especificación de Id de la aplicación e Id de la hoja Funcionalidad dividida en varias aplicaciones Carga más rápida y más fácil de gobernar Mejoras en la gestión de variables Para aplicaciones con variables controladas por IU “Guardar estado de variable” en el marcador para mantener el valor en el marcador “Incluir en marcador” en la variable para conservar el valor durante la recarga (Para aplicaciones que usan variables controladas por el usuario final, evite reiniciar cuando la aplicación se vuelve a cargar en segundo plano) Información sobre herramientas personalizada para el KPI Proporciona información adicional al pasar el mouse Personaliza: – Título – Descripción – Medidas – Imagen – Cuadro Más gráficos obtendrán información sobre herramientas personalizada Estilos de fuente en el título de gráfico combinado Título, subtítulo y pie de página – Familia de fuentes, estilo, tamaño y color Diferentes tipos de fuentes para los títulos de los mapas Título, subtítulo y pie de página -Familia de fuentes, estilo, tamaño y color Etiquetas de capa -Familia de fuentes, tamaño y color Nuevas capacidades de análisis de conjuntos La expresión establecida se puede colocar al comienzo de las medidas. El interior anula el conjunto exterior Funciona con medidas maestras: hace que las declaraciones compuestas sean fáciles de construir Más puntos en el diagrama de dispersión Mayor dispersión en el mapa de calor para mejorar el rendimiento El desarrollador puede cambiar el umbral Aumentar genera más puntos, pero lleva más tiempo Zoom y panorámica ajustados para un gran volumen Selección, información sobre herramientas y cepillado desactivados durante la selección en conjuntos más grandes Característica solicitada por muchos clientes ¡Gracias por leer!

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