[10/05/2023] La plataforma de inteligencia empresarial de Salesforce, Tableau, está obteniendo funciones de IA generativa en forma de Tableau GPT, construida sobre el motor de IA Einstein GPT propiedad de la empresa, que también se ha integrado en otros productos como Slack.
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"Tableau GPT puede mejorar y automatizar cosas como analizar datos, explorarlos, compartirlos y consumirlos. El motor de IA generativa introduce una serie de casos de uso realmente interesantes en los que, por ejemplo, el análisis de datos se parece más a una conversación a través de un chatbot que a arrastrar y soltar", afirmó Pedro Arellano, jefe de producto de Tableau.
"Otros casos de uso incluyen que el motor se anticipe a las preguntas que los usuarios puedan hacer basándose en lo que ya hay en los datos o que tome cientos de perspectivas y las explique utilizando resúmenes muy fáciles de entender", sostuvo Arellano.
Einstein GPT, la base de Tableau GPT, se compone de varios modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), incluidos los de OpenAI, Cohere y modelos internos propiedad de Salesforce, señaló Sanjeev Mohan, analista principal de la consultora independiente SanjMo.
Estos modelos internos, según el analista principal de Amalgam Insights, Hyoun Park, fueron impulsados por las inversiones de Salesforce en empresas con capacidades de procesamiento de lenguaje natural, y los conocimientos sobre cómo las empresas llevan a cabo el análisis de datos.
"Tableau adquirió anteriormente Narrative Science, una solución de generación de lenguaje natural para analítica. Además, Salesforce ha realizado fuertes inversiones en ciencia de datos a lo largo de los años, como BeyondCore, Metamind y Datorama, y también cuenta con cientos de científicos de datos en plantilla", afirmó Park.
Además, Tableau GPT se ha dotado de una capa de seguridad y gobernanza de datos para proteger los datos de la empresa frente a fugas de datos internas y externas o accesos no autorizados, según Arellano.
La incorporación de la gobernanza y la seguridad puede atribuirse al esfuerzo de Salesforce por generar confianza entre los clientes, especialmente en un momento en el que las empresas están prohibiendo el uso de ChatGPT de OpenAI por temor a filtraciones de datos, según los analistas.
"Estas capas protegen a los usuarios que temen que sus indicaciones se utilicen para reentrenar a los LLM. Además, pueden evitar las alucinaciones de los LLM", afirmó Mohan, de SanjMo.
Según la empresa, Tableau GPT estará disponible en versión piloto a finales de este año.
Análisis proactivo de datos con Tableau Pulse
Salesforce también ha lanzado un nuevo tipo de análisis de datos bajo una oferta denominada Tableau Pulse, que según la empresa ofrece análisis proactivos.
"Es una especie de guía personal para sus datos, que los conoce. Conoce los objetivos que intenta alcanzar con sus datos. Y le ayuda a alcanzarlos", explicó Arellano.
Tableau Pulse también utilizará Tableau GPT para ayudar a los usuarios empresariales a tomar decisiones mejores y más rápidas utilizando análisis automatizados sobre métricas personalizadas de una manera "fácil de entender", dijo Arellano, añadiendo que Pulse puede mostrar información tanto en lenguaje natural como en formatos visuales.
Los casos de uso incluyen alertas cuando se produce un cambio inusual en los datos o las métricas, y ayuda a los usuarios para profundizar en la razón de la anomalía, indicó la compañía.
Estos datos pueden compartirse con los compañeros a través de plataformas de colaboración como Jira o Slack para encontrar una solución, añadió Salesforce.
"La naturaleza automática de los análisis proporcionados por Pulse aumenta la productividad, pero también introduce coherencia y exhaustividad, ya que los mismos análisis se aplican siempre que es necesario", afirmó David Menninger, director de investigación de Ventana Research.
Sin embargo, Tableau podría estar jugando a ponerse al día con otros proveedores, según los analistas.
"Varios proveedores han desarrollado y están perfeccionando formas de observar el gráfico de comportamientos e interacciones individuales y de usuarios con los datos y, a continuación, extraer ideas y hacer recomendaciones basadas en los cambios", afirmó Doug Henschen, analista principal de Constellation Research.
Los productos basados en la nube, según Henschen, tienden a tener ventaja a la hora de analizar los comportamientos de los usuarios y las interacciones de los datos a escala.
"Los productos que empezaron como productos basados en servidor, como Tableau, han tardado más en desarrollar capacidades gráficas y de personalización que puedan ofrecerse de forma coherente tanto en la nube como en las instalaciones", afirmó Henschen.
Aunque muchos proveedores ofrecen perspectivas automatizadas, la adición de narrativas generativas producidas por IA "ayudará a que estas perspectivas sean más completas y se ofrezcan más fácilmente en varios idiomas", indicó Menninger, de Ventana.
Tableau Pulse estará disponible en versión piloto a finales de este año, según la empresa.
Data Cloud para Tableau unificará los datos para el análisis
Además de Tableau Pulse, Salesforce ofrece Data Cloud for Tableau para unificar los datos analíticos de las empresas.
El plan consiste en superponer Tableau a Data Cloud, que se presentó el año pasado en septiembre en Dreamforce con el nombre de "Genie".
"Con Tableau, todos los datos de clientes de una empresa pueden visualizarse para ayudar a los usuarios a explorar y encontrar perspectivas más fácilmente. Data Cloud también es compatible con el intercambio de datos de copia cero, lo que significa que los usuarios pueden virtualizar los datos de Data Cloud en otras bases de datos, haciéndolos disponibles al instante para cualquiera", sostuvo la compañía en un comunicado.
Data Cloud para Tableau también incluirá funciones de consulta de datos, añadió la empresa.
Según Henschen, Data Cloud for Tableau puede ofrecer muchas ventajas empresariales.
"Las ventajas incluyen reunir todos sus datos dispares, separar las decisiones de computación y almacenamiento, y permitir muchos tipos de análisis y muchos casos de uso diferentes contra la nube de datos sin replicación ni copias redundantes de los datos", dijo Henschen.
La decisión de Salesforce de combinar su Nube de Datos con Tableau puede atribuirse a que Tableau ha alcanzado un techo en sus capacidades básicas de descubrimiento analítico, según Park.
"Se le está presionando para que soporte cada vez más casos de uso analítico de mayor envergadura que se adentran en la gestión y el almacenamiento de datos. Aunque Tableau no va a ser un almacén de datos en toda regla, sí quiere ser una fuente de datos maestros desde la que se acceda a los datos analíticos", afirmó Park.
Sin embargo, Data Cloud para Tableau forma parte de una estrategia para competir con los proveedores de data lakehouse y data warehouse, y de un esfuerzo por poseer o controlar más datos, señaló Menninger. La integración de Tableau y Data Cloud dará lugar a una competencia directa con empresas como Qlik, Tibco IBM, Oracle y SAP, según los analistas.
Se espera que Data Cloud para Tableau esté disponible a finales de este año.
Otras actualizaciones incluyen una nueva capacidad para desarrolladores, denominada VizQL (visual query language) Data Service, que permite a los usuarios empresariales integrar Tableau en cualquier lugar en un flujo de trabajo empresarial automatizado.
"VizQL Data Service es una capa que se situará sobre las fuentes de datos publicadas y los modelos existentes, y permitirá a los desarrolladores crear productos de datos componibles con una sencilla interfaz de programación", explicó la empresa.
Salesforce atrae a nuevos usuarios con la IA generativa de Tableau
En general, la incorporación de funciones de IA generativa a Tableau puede considerarse un intento de atraer a clientes que no son expertos en análisis o datos. Las suites de inteligencia empresarial se enfrentan a un problema de adopción, ya que al menos el 35% de los empleados no están dispuestos a aprender sobre analítica o estructuras de datos, según Park.
"Para superarlo, la analítica necesita una interfaz de usuario fundamentalmente distinta. Esta combinación de procesamiento del lenguaje natural, generación de lenguaje natural, IA generativa y entradas sin jerga que traducen el lenguaje estándar en relaciones de datos proporciona esa interfaz de usuario", añadió Park.
Otra razón por la que las nuevas funciones podrían atraer a los clientes es el desinterés de los usuarios empresariales por utilizar cuadros de mando. "Estos usuarios prefieren utilizar un lenguaje natural que tenga contexto. Hasta ahora, el PLN era muy difícil de manejar para los ordenadores, pero los nuevos LLM han cambiado esa situación", finalizó Mohan.
Basado en el artículo de Anirban Ghoshal (CIO) y editado por CIO Perú