De Dashboards a Agentes: ¿Puede Watsonx BI de IBM Redefinir la Inteligencia de Negocios?

 

Logo cortesía de IBM

Si hay algo que la inteligencia de negocios (BI) siempre ha prometido, es ser la herramienta ideal para brindarle a las empresas una forma clara de entender sus datos y tomar decisiones con hechos, y no solo con corazonadas.

A través del tiempo, las herramientas de BI han intentado cumplir su promesa de distintas formas, desde la generación de reportes estáticos, la incorporación de dashboards o tableros interactivos, hasta la introducción de herramientas como presentaciones interactivas y de autoservicio.

Sin embargo, aun con estos avances tecnológicos, el problema parece ser el mismo: la adopción de dichas herramientas nunca llega al nivel esperado. Las herramientas son poderosas, pero muchos usuarios siguen sin confiar en los datos, tienen problemas para interpretarlos y, en consecuencia, convertirlos en decisiones.

Con el lanzamiento de Watsonx BI, IBM pretende cambiar la narrativa: BI ya no es solo una herramienta, ahora es un agente. Y aunque parezca un simple cambio de palabra, la diferencia es profunda.

La idea es que la BI no sea algo a lo que entras para sacar reportes, sino un “compañero digital” que conversa contigo, que te explica tendencias, y hasta te sugiere qué hacer. Si los dashboards fueron la ventana al pasado y al presente, IBM quiere que los agentes sean el socio del futuro.

 

¿Qué trae a la mesa un nuevo BI como agente?

De acuerdo con IBM:

Primero, la interacción en lenguaje natural. Con un agente, puedes hacer preguntas en español o inglés como si platicaras con un colega, y recibir respuestas inmediatas y con contexto. Esta promesa no es nueva; desde hace años varios proveedores de software han intentado hacer algo similar. La diferencia en la actualidad la da el poder de la IA generativa, la cual da respuestas más fluidas y menos “robóticas”.

Segundo, la transparencia. IBM dice que Watsonx BI no solo te da una respuesta, sino que te muestra de dónde salió: qué fuentes de datos usó, qué filtros aplicó, y cómo construyó la métrica. Esto es clave, porque nadie quiere confiar en una caja negra que saca números sin explicar nada.

Y tercero, la capa semántica. Básicamente, esta es una capa que guarda las definiciones de negocio: cómo calculas ingresos, qué significa “cliente activo”, cómo mides la deserción, etc. Esto resuelve un añejo problema en BI: cada área interpreta los datos a su manera. Con una capa semántica bien definida, las respuestas son más consistentes y confiables.

IBM lo plantea como un agente conectado, que no vive en una app separada, sino que vive dentro de las herramientas que ya utilizas. La idea es que la información o conocimiento aparezcan en tu flujo de trabajo, y no que tengas que ir a buscarlo en otro dashboard.

Por supuesto, los beneficios suenan bien; si funciona como promete, las ventajas son obvias:

• Acceso más fácil: cualquier persona puede hacer preguntas, no solo los analistas.
• Más confianza: al mostrar cómo construyó la respuesta, el usuario puede validar la información.
• Consistencia: todos usan las mismas definiciones de métricas.
• Eficiencia: menos tiempo preparando datos, más tiempo tomando decisiones.
• Adopción: la información está disponible donde trabajas, no en una pantalla olvidada.

En resumen: BI deja de ser un “destino” al que entras cuando te acuerdas, y se convierte en un participante activo en tus decisiones.

Pero también hay retos

Sin embargo, no todo es miel sobre hojuelas. Pasar de dashboards a agentes no es solo cuestión de tecnología, también de cultura y organización, entre los factores a considerar al minimizar los riesgos o retos están:

• La calidad de la capa semántica: si las definiciones no están bien gobernadas, el agente puede dar respuestas equivocadas o desactualizadas.
• La confianza de los usuarios: basta un error temprano para que la gente deje de creer en el sistema.
• Gobernanza vs. flexibilidad: Demasiada rigidez mata la exploración; demasiada libertad, y regresa el caos.
• El cambio cultural: Muchos usuarios están acostumbrados a ver gráficos, no a “conversar” con la BI. Habrá que capacitarlos y convencerlos.
• La dependencia con el proveedor de software: ¿qué tanto lock-in o dependencia generará IBM con este modelo? Es una pregunta que las empresas tendrán que hacerse, y que IBM tendrá que responder.

 

El potencial futuro

A pesar de los retos, la visión de BI como agente es muy atractiva.

Imagina un sistema que no solo responde preguntas, sino que detecta una caída en ventas y te avisa antes de que se convierta en problema, o que señala una oportunidad en un segmento de clientes y sugiere cómo aprovecharla; eso sí es un socio estratégico.

Más aún, si conectamos a Watsonx BI con otras piezas del ecosistema de IBM, como la automatización de procesos, el panorama se vuelve más interesante: un agente que no solo detecta tendencias, sino que también dispara acciones automáticas en respuesta.

Con el tiempo, podrían incluso entrar en juego modelos personalizados, entrenados con datos propios de la empresa, para que el agente no sea genérico, sino experto en tu industria.

Conclusión

Lo que IBM plantea con Watsonx BI es parte de una tendencia mayor: la evolución de las herramientas a los agentes. En lugar de ser un lugar donde consultas, la BI se convierte en alguien (o algo) que conversa, explica y actúa contigo.

¿Puede esto resolver de una vez por todas los problemas de adopción y confianza en BI? Tal vez. Pero la clave no está solo en la tecnología; dependerá de qué tanto las organizaciones inviertan en gobernanza, cultura de datos y confianza en la IA.

IBM ya puso sobre la mesa una visión ambiciosa. El reto ahora está en las empresas: ¿están listas para dejar que un agente se convierta en parte de sus decisiones?