Azimut
Cada informe que necesita finanzas o dirección pasa por la misma cola: se pide a TI o al equipo de datos, se espera y, cuando llega, la pregunta ha cambiado. El mapa de dónde está cada dato vive en la cabeza de dos personas y el cierre mensual se alarga porque los informes recurrentes se rehacen desde cero. Azimut pone el almacén de datos al alcance de quien tiene la pregunta, con los permisos que ya tiene.
Qué gana Finanzas y Datos
Preguntar en lenguaje natural
«Ventas por línea de producto en el último trimestre comparadas con el anterior» es una pregunta de negocio, no una consulta SQL. Con el almacén de datos conectado, quien tiene la pregunta la escribe en castellano y el agente la traduce, la ejecuta y devuelve el resultado. Sin ticket y sin esperar. El equipo de datos se queda con las preguntas que sí necesitan su criterio.
Saber qué hay
En la mayoría de las empresas, saber en qué tabla está el margen real o qué campo es el bueno para la fecha de factura es conocimiento de dos personas. Cuando el agente navega esquemas, tablas y relaciones y responde a «¿dónde está esto?», ese mapa pasa a ser de la empresa. Quien se incorpora al equipo de datos encuentra la tabla correcta sin preguntar, y quien la conocía deja de ser el único que puede responder.
Cerrar antes
El cierre y el reporting periódico repiten cada mes la misma estructura con datos nuevos. El agente produce el borrador del informe con los datos del periodo y la persona responsable revisa, comenta y firma. Los días de cierre se acortan porque el trabajo mecánico sale hecho y el tiempo del equipo va a entender las desviaciones, no a montar la tabla.
Los agentes que se activan
| Agente | Qué hace | Qué se mide |
|---|---|---|
| Consultas en lenguaje natural | Traduce preguntas de negocio a consultas sobre el almacén de datos. | Informes obtenidos sin pedirlos a TI. |
| Asistente de SQL | Genera, depura y optimiza consultas alineadas con el modelo de datos. | Consultas resueltas sin el equipo de datos. |
| Catálogo de datos | Navega esquemas, tablas y relaciones y responde dónde está cada dato. | Tiempo hasta encontrar la tabla correcta. |
| Análisis de gasto | Analiza y concilia gasto, incluido el de la propia IA por equipo. | Horas dedicadas y exactitud. |
| Cierre y reporting | Redacta los borradores de los informes periódicos. | Días de cierre. |
Se empieza por las Consultas en lenguaje natural. Es el agente que ven más personas fuera del equipo de datos, el que descarga la cola de peticiones desde la primera semana y el que hace visible el valor de tener el almacén conectado. Los demás agentes se apoyan en esa misma conexión y en el mismo modelo de datos, así que el trabajo de conectar y describir el almacén se hace una vez y sirve para los cinco.
Con qué sistemas trabaja
Los agentes de Finanzas y Datos trabajan sobre tu almacén de datos, Snowflake o BigQuery, y sobre el repositorio de documentos de soporte donde están las políticas, los procedimientos de cierre y las plantillas de informe. Hay un aviso importante: no hay conector directo de ERP. Los datos de SAP o Dynamics se consultan a través del almacén donde tu empresa ya los replica, que es como suelen consumirse para reporting. Cada persona ve solo lo que ya podía ver en el sistema de origen. Las integraciones concretas se confirman con tu equipo en el despliegue, y solo se activan las que se han probado de extremo a extremo.
Qué modelo conviene
Las consultas en lenguaje natural y el reporting periódico van bien con un modelo intermedio: traduce la pregunta a SQL con fiabilidad y redacta un informe claro a un coste contenido por consulta. Los análisis complejos, conciliaciones con muchas fuentes o preguntas que exigen razonar sobre el modelo de datos, justifican el modelo de mayor capacidad. En Azimut cada usuario elige el modelo por tarea entre OpenAI, Anthropic, Google y Mistral, y los agentes del equipo no dependen del modelo con el que se crearon.
Por dónde empezar: el punto de partida
Antes de encender ningún agente se mide cómo funciona hoy la petición de datos. En Finanzas y Datos son dos cifras: las peticiones de informe que llegan a TI o al equipo de datos cada mes y los días que tarda el cierre contable. Las dos existen ya, en la cola de tickets y en el calendario de cierre, y se toman tal cual. Se anota también quién usa ya alguna herramienta de IA por su cuenta, con qué y cuánto gasta la empresa.
Semana 0. Se recogen las peticiones de informe del último mes, los días del último cierre contable y el uso actual de IA en la empresa: cuántas personas, con qué herramienta y a qué coste.
Mes 3. Se comparan esas mismas cifras con el panel de consumo de Azimut por usuario, equipo, modelo y herramienta, que es además la fuente con la que el propio agente de análisis de gasto concilia lo que cuesta la IA en cada equipo.
Preguntas frecuentes
¿Sustituye a mi equipo de datos?
No. El equipo de datos sigue siendo dueño del modelo de datos, de la calidad y de las respuestas difíciles. El agente resuelve las preguntas sencillas y repetidas que hoy le llegan como tickets. Lo que cambia es que el mapa de los datos y las consultas que funcionan quedan en la plataforma, a disposición de toda la empresa.
¿Necesito un proyecto de integración?
No. Azimut se conecta a tu almacén de datos, Snowflake o BigQuery, y al repositorio de documentos con integraciones de su catálogo, que se prueban antes de activarse. Lo que no hay es conector directo de ERP: los datos de SAP o Dynamics se consultan a través del almacén donde ya los replicas.
¿Quién crea los agentes?
Al principio, Azimut junto con tu equipo: el primer agente se configura en el despliegue sobre vuestro modelo de datos y se comparte a toda la empresa. A partir del segundo mes, los usuarios avanzados del equipo de datos y de finanzas crean los suyos, por ejemplo uno por informe recurrente, y los publican para el resto.
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