Un LLM puede generar SQL en segundos. El verdadero desafío empieza después: ¿cómo hacés para que entienda qué significa una métrica, elija la fuente correcta, respete permisos, use datos confiables, interprete contexto d…
Un LLM puede generar SQL en segundos. El verdadero desafío empieza después: ¿cómo hacés para que entienda qué significa una métrica, elija la fuente correcta, respete permisos, use datos confiables, interprete contexto de negocio y además pueda explicar de dónde salió su respuesta?
Enterate cómo en Naranja X estamos abordando ese desafío con Aletheia, nuestro producto interno de GenBI, y qué problemas aparecen cuando intentás llevar esta experiencia mucho más allá de una demo de Text-to-SQL.
Recorré con nosotros las decisiones de arquitectura, los desafíos de contexto semántico, gobierno y trazabilidad, y la evolución hacia una arquitectura multiagente con especialistas por dominio.
Y sumate a pensar una pregunta que probablemente muchas organizaciones están empezando a enfrentar: ¿qué arquitectura necesitamos para que una IA no sólo consulte nuestros datos, sino que realmente entienda nuestro negocio?
Sobre Marilina Trevisan: Data & AI Lead Advanced en Naranja X, con experiencia en ciencia de datos, inteligencia artificial, analítica y desarrollo de productos basados en datos. Es Licenciada en Ciencia Política, diplomada en Data Science y Machine Learning y actualmente cursa un Master in Management con orientación en Tech & Digital Business en la Universidad de San Andrés. También se desempeña como docente de Ciencia de Datos e IA, y forma parte de la comunidad internacional Women Applying AI.
Sobre Jesica Romero: Jesica es Analytics Engineer en Naranja X, donde trabaja en la intersección entre datos, tecnología y negocio para transformar problemas reales en soluciones que generen impacto. Con más de 20 años de trayectoria en la compañía, recorrió distintos mundos —operaciones, procesos, Machine Learning, Data y Analytics— acompañando la evolución de la tecnología y construyendo una mirada integral sobre cómo los datos pueden transformar las organizaciones cuando se conectan con las necesidades reales del negocio y de las personas. Actualmente trabaja en proyectos de datos, hiperpersonalización y experiencia de cliente. Le interesa compartir aprendizajes sobre tecnología, datos y evolución profesional, desde una mirada que combina experiencia de negocio, conocimiento técnico y, sobre todo, mucho aprendizaje continuo.
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