Imaginemos una pregunta que un director financiero podría plantear la noche antes de una reunión de la Junta Directiva:
«¿Cuánto crecieron nuestros ingresos en el Reino Unido el año pasado en comparación con Alemania, y cuál es la situación en cuanto al número de empleados de ventas y de nuevos clientes en esas regiones?»
Esa única pregunta abarca datos contables (ingresos), datos operativos (datos de clientes del CRM), información sobre la plantilla (del HRIS), dos entidades, una comparación interanual y una perspectiva regional. Así es como el agente y la capa semántica lo gestionan juntos:
- El usuario formula la pregunta en lenguaje natural.
- El agente analiza lo que se le está preguntando: qué conceptos financieros, qué conceptos operativos, qué dimensiones y qué periodo de tiempo.
- El agente envía una o más solicitudes de datos a la capa semántica.
- La capa semántica recorre el grafo de conocimiento para identificar las tablas, las uniones y las dimensiones relevantes en los conjuntos de datos financieros, de recursos humanos y operativos.
- La resolución de dimensiones traduce los términos empresariales en identificadores específicos (entidades jurídicas del Reino Unido y Alemania, ejercicio fiscal correcto, cuentas de ingresos, categoría de plantilla, definición de métricas de clientes).
- La capa semántica recupera los datos, ejecuta las consultas en la capa de referencia y devuelve resultados estructurados.
- El agente utiliza esos resultados para responder a la pregunta, mediante un gráfico y una explicación, e Intelligence Core registra el proceso para que el usuario pueda ver exactamente cómo se ha obtenido la respuesta.
Lo que antes le llevaba medio día a un colaborador del departamento financiero – con una solicitud de BI y una conciliación posterior – ahora se hace en cuestión de segundos. El agente no hace conjeturas. Hace las preguntas correctas al repositorio de datos en tu propio lenguaje empresarial.
Una inteligencia digna de un doctorado, en marcha desde el primer día
Hay un modelo mental muy útil para pensar en los agentes basados en modelos de lenguaje grande (LLM): imagina que acabas de contratar a alguien con una inteligencia de nivel de doctorado, una capacidad de razonamiento extraordinaria y un profundo conocimiento en una amplia variedad de campos, pero es su primer día de trabajo. No saben nada sobre tu estructura de consolidación específica, tu plan de cuentas, tus acuerdos entre empresas, tus plazos de entrega de los informes ni las docenas de pequeñas convenciones que tus equipos financiero y fiscal han ido desarrollando a lo largo de los años. La inteligencia es necesaria, pero por sí sola no es en ningún caso suficiente.
Intelligence Core, junto con la Plataforma de Datos, se ha diseñado para eliminar esta laguna. Cuando un agente opera dentro de la plataforma, no se basa únicamente en los conocimientos generales incorporados en el modelo de lenguaje grande (LLM), sino que Intelligence Core le proporciona un acceso estructurado al contexto que necesita: tus reglas de consolidación, tu estructura de grupos, tu lógica de asignación, tus datos históricos y los metadatos que describen cómo está configurado tu entorno. El agente hace un análisis con toda la capacidad del modelo en que se basa, pero en función de tus datos y tu realidad, no en generalidades.
Un nuevo empleado mejora con el tiempo porque va adquiriendo conocimientos específicos de tu organización. Aprende que una determinada compensación entre empresas requiere un tratamiento especial, que un centro de costes concreto sigue una asignación no estándar o que el paquete de informes del grupo presenta un matiz en la conversión de divisas de una filial recientemente adquirida.
Cuando nuestros agentes necesiten información adicional para completar una tarea, le harán preguntas como «¿cuándo comienza su periodo de referencia?». También preguntarán si quieres que «recuerden» un hecho o dato concreto para utilizarlo en el futuro. ¿Dónde se almacena esa información? En la Plataforma de Datos, junto al resto de tu información. Con el tiempo, se va acumulando el conocimiento institucional; cuanto más trabaje tu equipo con nuestros agentes, más competentes serán estos en los aspectos concretos de la empresa. Es una decisión de diseño.
¿Mis datos están seguros?
La ciberseguridad es una disciplina en constante evolución, y la llegada de los modelos de lenguaje grande (LLM) potentes ha acelerado aún más este proceso. La CFO Solution Platform se ha diseñado teniendo en cuenta esa realidad, con múltiples capas de defensa, sistemas modernos de detección y respuesta, y un estado de seguridad que se supervisa de forma continua.
La CFO Solution Platform está desplegada en cinco regiones geográficas, cada una de ellas totalmente aislada. Cuando se da de alta un nuevo cliente, este elige la ubicación geográfica de su entorno; cada región se divide en lo que denominamos «grupos de clientes»: conjuntos de clientes (entornos de cliente) que están aislados entre sí. Dentro de un grupo de clientes, cada entorno está totalmente aislado del resto, lo que hace imposible que un entorno de cliente pueda ver los datos de otro. Asimismo, los datos están cifrados en tránsito y en reposo. A esto lo llamamos «modelo de aislamiento estricto». Alcanzar este nivel de aislamiento ha requerido una inversión inmensa en la infraestructura de nuestra plataforma principal, una de las más importantes que hemos realizado.
La plataforma de datos hereda este sólido modelo de aislamiento. Tus datos sin procesar, tus datos depurados, tu capa de datos de referencia, tu gráfico de conocimiento y la memoria del agente se encuentran todos dentro de tu entorno, cifrados, aislados y protegidos.
Un par de aspectos de la Plataforma de Datos que vale la pena destacar:
- Permisos asignados por defecto: un agente solo podrá ver los datos que su usuario tenga permiso para ver. Los usuarios no pueden usar agentes para elevar su propio acceso. El acceso basado en roles desde tu proveedor de identidad fluirá por la Plataforma de Datos y la capa semántica.
- Minimización de datos en el límite del LLM: cuando un agente utiliza un LLM para el análisis, solo le transmitimos los datos que son absolutamente necesarios. Utilizamos modelos de lenguaje grande (LLM) alojados en la misma región que tu entorno y, en virtud de nuestros acuerdos empresariales con los proveedores de modelos, ni las solicitudes ni las respuestas se conservan ni se utilizan para el entrenamiento de los modelos.
Para mantener nuestra integridad y asegurarnos de que no se nos escapa ningún detalle, también dedicamos tiempo y esfuerzo a obtener las certificaciones más relevantes y a cumplir con los más estrictos estándares de cumplimiento normativo. Algunos de estos son SOC 1, SOC 2, ISO 27001, ISO 27017 e ISO 27018. También estamos preparándonos para obtener la certificación ISO 42001 (la norma internacional para sistemas de gestión de la IA) y la BSI C5 (el estándar de referencia del Gobierno alemán en materia de seguridad en la nube), y esperamos conseguir ambas certificaciones para el verano de 2026. Además de las certificaciones, nos estamos adaptando activamente a la Ley de IA de la UE, la NIS2 y la futura Ley de Ciberresiliencia. Asimismo, para nuestros clientes que operan en entornos regulados por la DORA, nuestra plataforma está diseñada para satisfacer sus requisitos de resiliencia operativa. La seguridad es una de las decisiones más importantes a la hora de construir la Plataforma de Datos.
¿Quieres ver la CFO Solution Platform inteligente de Lucanet en acción?
Participa en nuestro seminario web para conocer en primicia la próxima generación de agentes de flujo de trabajo que se incorporarán a la CFO Solution Platform.
Regístrate ahora
