Cómo Nivii creó una plataforma conversacional para clientes empresariales, con Marvik como socio de implementación y Anthropic como la capa de razonamiento para traducir el lenguaje natural en consultas de datos estructuradas.

La inteligencia empresarial va más allá de los paneles estáticos

La inteligencia empresarial ha operado bajo la misma premisa durante décadas: si los analistas crean el panel adecuado, los usuarios de negocio encontrarán las respuestas que necesitan.

Ese modelo funciona hasta que la pregunta cambia.

Los paneles son estáticos por diseño. Responden a las preguntas que sus creadores anticiparon. Cualquier pregunta fuera de ese alcance requiere un nuevo gráfico, un nuevo filtro, una nueva solicitud al equipo de datos o una exportación manual a una hoja de cálculo.

Para las organizaciones B2B medianas y grandes, la brecha entre la pregunta de un usuario de negocio y la infraestructura de datos capaz de responderla genera una fricción operativa real. Esto ralentiza la toma de decisiones, sobrecarga a los equipos de análisis y limita el acceso a indicadores clave (KPI) que deberían estar disponibles en tiempo real.

Nivii se construyó sobre una premisa diferente: los usuarios de negocio deberían poder hacer preguntas en lenguaje sencillo y obtener respuestas estructuradas y precisas directamente de sus propios datos.

Marvik colaboró con Nivii para diseñar y construir el motor que hace esto posible.

El desafío: convertir el lenguaje natural en SQL correcto

Reemplazar los paneles con una interfaz conversacional parece sencillo hasta que el sistema debe traducir preguntas de negocio abiertas en consultas de datos precisas y correctas.

Un panel funciona porque alguien ya escribió la consulta, asignó las uniones, manejó los casos excepcionales y convirtió el resultado en una visualización. En un sistema de BI conversacional, esa traducción debe ocurrir de forma dinámica, adaptándose a la estructura de la base de datos de cada cliente.

Para las empresas B2B, esto plantea varios desafíos:

El contexto empresarial es fundamental

Los datos empresariales rara vez se explican por sí solos. Las tablas, columnas y definiciones internas a menudo requieren conocimientos del negocio para interpretarse correctamente.

El lenguaje es ambiguo

Una pregunta como "ingresos de este trimestre" puede significar cosas distintas según cómo defina cada empresa los ingresos, los periodos de tiempo, los clientes o las reglas de reporte. La misma pregunta en dos empresas diferentes puede requerir consultas estructuralmente distintas.

La precisión es crítica

Un panel falla de forma evidente cuando la consulta subyacente se rompe. Un sistema conversacional debe devolver respuestas que no solo sean técnicamente válidas, sino que también estén alineadas con la forma en que el negocio entiende sus datos.

Los entornos de datos evolucionan

Las bases de datos de los clientes cambian con el tiempo, por lo que el sistema debe detectar actualizaciones y mantener su fiabilidad a medida que evolucionan las tablas, las columnas y las fuentes de datos. Estas limitaciones definieron la forma en que se diseñó e implementó la capa de inteligencia de Nivii.

Por qué Anthropic fue la elección adecuada

Nivii se diseñó como un sistema modular capaz de conectarse con el entorno de datos de cada cliente, cumpliendo al mismo tiempo con los requisitos de privacidad, gobernanza e implementación. Dentro de esa arquitectura, los modelos de Anthropic actúan como la capa de razonamiento entre el lenguaje natural y las consultas de datos estructurados.

El sistema necesitaba un modelo capaz de interpretar la intención comercial, trabajar con el contexto de esquemas estructurados, seguir instrucciones precisas y generar SQL que se ajuste al modelo de datos específico de cada cliente.

Eso convirtió a los modelos de Anthropic en una opción ideal para las capacidades de Nivii.

La arquitectura también se diseñó pensando en la flexibilidad. La capa del modelo está abstraída del resto del sistema, lo que permite a Nivii evolucionar a medida que Anthropic lanza nuevos modelos y funcionalidades, sin necesidad de reconstruir la lógica central de generación de consultas.

Anthropic es la opción actual para producción. La arquitectura le otorga a Nivii la capacidad de evolucionar junto con el ecosistema de modelos a lo largo del tiempo.

Cómo funciona Nivii

Nivii conecta a los usuarios de negocio con los datos de la empresa a través de una experiencia de IA conversacional impulsada por los modelos de Anthropic.

En lugar de depender únicamente de paneles predefinidos, los usuarios pueden hacer preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas basadas en sus propios datos.

Detrás de esta experiencia, el sistema combina tres capacidades fundamentales:

Contexto de datos: Nivii construye el contexto necesario en torno a los datos de cada cliente para que el modelo pueda interpretar las preguntas de negocio con mayor precisión.

Razonamiento impulsado por Anthropic: Los modelos de Anthropic ayudan a traducir las preguntas de los usuarios en consultas estructuradas y a resumir los resultados en lenguaje sencillo.

Acceso y entrega seguros: La capa de aplicación gestiona la autenticación, el acceso a los datos, la ejecución de consultas y el formato de las respuestas, de modo que los usuarios solo interactúen con la información que están autorizados a ver.

Cómo se construyó Nivii

Marvik trabajó con Nivii siguiendo un proceso de implementación estructurado, enfocado en hacer que la inteligencia empresarial conversacional sea confiable en los entornos de datos de los clientes.

El proceso comenzó comprendiendo cómo estaban estructurados los datos del cliente, cómo se representaban los conceptos de negocio y dónde se necesitaba contexto adicional para que el modelo razonara correctamente.

A partir de ahí, ambos equipos trabajaron en la creación de las capas de metadatos y configuración que traducen las estructuras técnicas de datos en un contexto comprensible para el negocio.

El diseño y las pruebas de los prompts se refinaron mediante preguntas de negocio representativas, lo que ayudó al sistema a mejorar su forma de interpretar la intención, seleccionar el contexto de datos adecuado y generar respuestas útiles.

Finalmente, el sistema se preparó para su implementación y monitoreo continuo, prestando atención a la integridad del flujo de datos, la calidad de las consultas y la capacidad de seguir mejorando a medida que los datos del cliente y las preguntas de negocio evolucionan.

Estado actual del sistema

Nivii representa una respuesta práctica a una pregunta que enfrentan muchos equipos de BI: ¿cómo brindar a los usuarios de negocio acceso directo a datos estructurados sin simplificar la información ni capacitar a todos para escribir SQL?

La solución combina interacción conversacional, acceso a datos estructurados, metadatos, control de acceso y razonamiento basado en LLM en una única experiencia de inteligencia empresarial.

Los modelos de Anthropic desempeñan un papel central en esa arquitectura al ayudar a traducir las preguntas de negocio en consultas estructuradas y perspectivas en lenguaje sencillo.

Para los usuarios de negocios, esto significa formular preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas basadas en sus propias bases de datos. Para los equipos de datos, reduce el número de solicitudes repetitivas que requieren escribir código SQL manualmente, realizar cambios en los paneles de control o exportar hojas de cálculo.

Impacto clave y métricas de negocio

La plataforma de BI conversacional que Marvik ayudó a desarrollar junto con Nivii, impulsada por los modelos de Anthropic, ya está ayudando a los clientes empresariales a pasar de las preguntas de negocio a respuestas confiables más rápidamente.

• De semanas a minutos: las preguntas de negocios que antes dependían de tickets de BI, apoyo de analistas, cambios en los paneles de control o consultas personalizadas ahora pueden responderse en minutos mediante lenguaje natural.
• Menos trabajo atrasado para los equipos técnicos: al brindar a los usuarios de negocios acceso de autoservicio a datos confiables, Nivii está diseñado para reducir las solicitudes repetitivas de informes y liberar a los analistas y desarrolladores para que se dediquen a tareas de mayor valor.
• Datos listos antes de la primera pregunta: en el caso de un cliente, el proceso de ingestión de Nivii resolvió 214 códigos duplicados, normalizó 37 formatos de fecha y unificó 3 definiciones contradictorias del término «venta» en más de 10 700 filas de datos de ventas, inventario y precios antes de que se formulara una sola pregunta.
• Los riesgos operativos se detectaron antes: en un escenario industrial representativo, Nivii identificó fallas que ya habían mostrado señales de deterioro, lo que le dio al equipo tiempo para intervenir antes de que se produjera un tiempo de inactividad.
• Información empresarial que antes permanecía oculta en los datos existentes: una vez unificados los datos, los clientes descubrieron hallazgos como que más del 50 % del inventario llevaba seis meses sin rotar, que el 1 % de los clientes con mayor volumen representaba casi el 30 % de las transacciones y que el crecimiento nominal de los ingresos del 19 %, ajustado por la inflación, en realidad correspondía a una caída real del 2,5 %.

Adopción comprobada en el mercado:
Desde su lanzamiento, la plataforma de Nivii, desarrollada con Marvik y impulsada por los modelos de Anthropic, ha sido adoptada por empresas como Despegar, Newsan, Satoshi Tango y Syngenta.

De los paneles a la inteligencia empresarial conversacional

Nivii demuestra cómo la inteligencia empresarial puede ir más allá de los paneles predefinidos hacia un diálogo directo con los datos de la empresa.

La lección más amplia es clara: los sistemas de texto a SQL no se vuelven confiables simplemente conectando un modelo de lenguaje directamente a una base de datos. Requieren comprensión de los datos, contexto de negocio, control de acceso, diseño de prompts, monitoreo y un modelo capaz de razonar tanto con lenguaje natural como con información estructurada.

Ahí es donde Los modelos de Anthropic desempeñan un papel central dentro de Nivii: como la capa de razonamiento que ayuda a convertir las preguntas de negocio en respuestas estructuradas y perspectivas útiles.