El análisis de datos se posiciona como uno de los usos más destacados para los agentes de inteligencia artificial (IA) en la actualidad. Según un reciente informe, el 60% de las organizaciones consideran que las aplicaciones de análisis de datos y generación de informes son las más impactantes de la IA. La prioridad de un 65% de las empresas es precisamente optimizar estas funciones. No obstante, surgen dos retos predominantes: la dependencia en los equipos de datos, que ralentizan las consultas, y la falta de coherencia en los resultados producidos por las soluciones tradicionales que convierten texto a SQL.
BGL, una compañía destacada en soluciones de administración para fondos de pensiones autogestionados (SMSF), conoce de cerca estos problemas. Sirviendo a más de 12,700 empresas en 15 naciones, BGL procesa datos financieros y reglamentarios a través de más de 400 tablas analíticas, abordando cuestiones desde el rendimiento de inversiones hasta el seguimiento de cumplimiento. Tanto sus empleados como clientes requieren un acceso sencillo a información relevante derivada de estos datos.
Para sortear estos obstáculos, BGL, con la colaboración de Amazon Web Services (AWS), ha desarrollado un agente de inteligencia artificial utilizando el SDK de Claude Agent, albergado en Amazon Bedrock AgentCore. Este agente facilita a los usuarios empresariales la obtención de información analítica mediante lenguaje natural, protegiendo a la vez el cumplimiento de normas de seguridad y regulación del sector financiero.
La estrategia detrás del agente de BGL se fundamenta en una estructura de datos robusta, con tablas analíticas organizadas para responder a preguntas específicas del negocio. Esta división de responsabilidades garantiza una validación previa de la lógica empresarial, reduciendo así posibles inconsistencias en los resultados. El agente, además, emplea código Python para manejar datos complejos y crear visualizaciones, optimizando tanto el rendimiento como la mantenibilidad de las operaciones.
Un aspecto fundamental de la implementación es el uso del SDK de Claude, que permite la ejecución de código y la administración automática del contexto, evitando la saturación de memoria en interacciones prolongadas. Diseñado para gestionar datos con eficiencia, el agente ejecuta consultas SQL y procesa resultados sin sobrecargar sus límites de memoria.
BGL ha segmentado el conocimiento del agente en relación con sus diferentes líneas de productos, utilizando archivos de configuración que permiten activar dinámicamente el agente en respuesta a preguntas específicas, integrando así la experiencia del sector en sus operaciones diarias. Esta organización contribuye a ofrecer análisis precisos y oportunos para los empleados.
La arquitectura del sistema proporciona un flujo de trabajo seguro y escalable. Gracias a Amazon Bedrock AgentCore, BGL es capaz de gestionar sesiones de ejecución aisladas y seguras, mejorando la eficiencia al permitir que los usuarios hagan consultas continuas sin perder el contexto de la conversación.
La innovadora implementación del agente por parte de BGL ha transformado de manera significativa la forma en que más de 200 empleados acceden a la inteligencia empresarial. Ahora, los gerentes de producto pueden validar hipótesis al instante, y los equipos de cumplimiento pueden identificar tendencias de riesgo sin conocimientos técnicos avanzados, promoviendo así una democratización en el acceso a los datos y convirtiendo el análisis en una ventaja competitiva concreta.
La experiencia de BGL subraya la importancia de contar con bases de datos sólidas junto con tecnologías de IA avanzadas para empoderar a los empleados en la toma de decisiones informadas, estableciendo un nuevo estándar en el manejo y aprovechamiento de los datos empresariales.
