Estás consultando un cuadro de mando y quieres saber qué productos explican una desviación, qué clientes crecen o cómo resumir los resultados para dirección. Con EP AI Analyst, la extensión de IA de EP-Reporter, preguntas desde el mismo informe Power BI o Qlik Sense que utilizas a diario.
El contexto del cuadro de mando entra en la conversación
EP AI Analyst utiliza los datos de la vista actual como base: filtros, selecciones, medidas y filas disponibles en el visual. El contexto configurado se transfiere automáticamente para que el usuario se concentre en la pregunta sin describir cada vez lo que está viendo.
Cuatro formas de hacer más útil tu informe
- Comprender: preguntar qué zonas, clientes o productos funcionan mejor y obtener una síntesis.
- Explicar: analizar anomalías y variaciones entre datos reales, presupuesto y previsiones.
- Resumir: generar comentarios directivos y síntesis en el idioma elegido.
- Profundizar: continuar con preguntas sucesivas sobre el mismo contexto analítico.
Cómo funciona: del visual a la respuesta
La pregunta parte del informe
El usuario interactúa con un visual personalizado de Power BI o una extensión de Qlik Sense.
El componente recoge el contexto
Los datos mostrados, filtros, selecciones y metadatos forman el ámbito configurado.
Los servicios E-Project aplican las reglas
Las API y la orquestación gestionan prompts, configuraciones y el modelo de IA elegido por el cliente.
La conversación continúa
El usuario recibe la respuesta y puede profundizar manteniendo el contexto analítico.
El visual y la extensión siguen siendo ligeros: configuración, credenciales del proveedor y control de uso permanecen en el backend. La solución se integra en el entorno BI existente.
El cliente elige el modelo y controla el uso
La consola permite configurar asistentes y casos de uso, elegir proveedor y modelo, personalizar prompts de sistema, definir informes y campos permitidos y establecer reglas y límites. Se prevén Azure OpenAI, OpenAI, Claude y Gemini.
El historial de solicitudes, los tokens por petición y el análisis de uso ayudan a seguir la adopción y el consumo según la configuración del cliente.
Managed AI o servicio de IA empresarial
Existen dos modalidades: Managed AI, para empezar con una configuración gestionada, y BYO AI, para conectar el proveedor de la empresa. La elección depende del plan acordado, las políticas de datos y los límites de consumo del proyecto.
Seguridad: un ámbito explícito antes de empezar
La implementación define qué datos se transfieren, qué proveedor los procesa y qué información se registra. Las credenciales del proveedor LLM permanecen en el backend; una clave de cliente identifica la integración y puede gestionarse.
Durante la incorporación se verifican accesos, red, informes y campos permitidos. Registros, conservación y despliegue se definen en la evaluación de seguridad. La validación de respuestas con el equipo cliente forma parte del arranque.
Un proceso de adopción en seis pasos
- Caso de uso: informes, usuarios, preguntas y resultados esperados.
- Acceso: tenant, credenciales y clave API dedicada.
- Configuración: modelo LLM, prompts, reglas y ámbito de datos.
- Integración: instalación del visual o extensión y conexión a los servicios E-Project.
- Validación: pruebas de respuestas, consumos y controles.
- Puesta en producción: seguimiento, soporte y mejora.
E-Project realiza la configuración técnica, integración y pruebas con el equipo cliente. El cliente aporta el informe y un referente funcional, define políticas y proveedor y valida las respuestas antes de aceptar el lanzamiento.