Salesforce ha anunciado “Tableau Next”, una evolución de su plataforma de inteligencia de negocios que apunta a resolver uno de los desafíos más persistentes en las organizaciones: obtener datos confiables, rápidos y accionables a partir de datos, sin depender tanto de especialistas en análisis.
Esta nueva propuesta llega en un contexto de presión creciente. Según una encuesta realizada a más de 500 líderes empresariales, el 85% afirma que necesita acceder a insights en menos de 30 minutos para tomar decisiones críticas y la gran mayoría siente la presión al respecto. Sin embargo, menos de la mitad tiene acceso directo a un analista o se siente capacitado para interpretar los datos disponibles. La confianza en la calidad del dato también se ha deteriorado: solo el 40% considera sus datos como “confiables”, una caída considerable respecto a años anteriores.
Tableau Next: hacia la analítica con agentes
La gran apuesta de Tableau Next está en lo que denominan “analítica agéntica”: agentes inteligentes que no sólo responden preguntas, sino que pueden razonar y entregar información relevante en contexto. Esto representa un cambio respecto al modelo tradicional de BI basado en dashboards estáticos o consultas SQL específicas.
Salesforce integrará tres agentes principales:
Estos agentes están diseñados para integrarse dentro del flujo de trabajo cotidiano, ya sea en Salesforce, Slack, dispositivos móviles u otras aplicaciones corporativas, y no requieren que el usuario sea un experto en BI.
- Data Pro: automatiza la preparación de datos y las transformaciones necesarias para que estos puedan ser utilizados de forma más eficiente.
- Concierge: actúa como un “analista personal”, capaz de responder preguntas en lenguaje natural sobre los datos empresariales.
- Inspector: analiza datos en segundo plano y sugiere proactivamente insights que podrían pasar desapercibidos.
Una arquitectura de cuatro capas
La arquitectura de Tableau Next incluye:
- Una capa de datos abierta que admite fuentes estructuradas, no estructuradas y en tiempo real.
- Una capa semántica con IA que traduce términos técnicos en lenguaje de negocio.
- Visualizaciones embebidas donde los usuarios trabajan, en lugar de requerir que “visiten” una plataforma BI.
- Integración directa con flujos de trabajo, lo que permite ejecutar acciones como aprobar presupuestos o escalar incidencias desde el mismo lugar donde se visualiza el dato.
Y…¿Entonces?
Todo se veía muy interesante en la presentación y, aunque estos avances prometen transformar el rol de los analistas y democratizar el acceso a los datos, es importante aclarar que: no eliminan la necesidad de perfiles expertos. La automatización permitirá que estos profesionales se enfoquen en tareas de mayor valor, como la interpretación estratégica o la gobernanza de los datos.
Finalmente, habrá que evaluar dos puntos fundamentales: qué tan bien funcionan los modelos basados en consumo y licencias por usuario, porque, ese puede ser el talón de Aquiles de la solución, junto con la consistencia de los análisis!
