Ingresos de septiembre: por qué un agente de IA da tres respuestas distintas
El autor, Tech Lead en FinTech y docente de OTUS, explica que un agente de IA que responde bien sobre una base de datos demo puede fallar en un almacén de datos corporativo real. Al preguntar por los ingresos de septiembre por regiones, el agente puede devolver cifras que no coinciden con contabilidad ni con el dashboard de ventas, y reformular la pregunta cambia el resultado. Señala que el problema no suele ser el modelo, sino que las definiciones de métricas, las relaciones entre tablas, los términos de la empresa y la fecha de corte del periodo no están explícitos para la máquina. El artículo continúa con una revisión de tres trabajos sobre text-to-SQL empresarial, pero el texto disponible queda cortado.
Qué significa
Quien conecte un agente de IA a datos de su empresa debe documentar por escrito cómo se calcula cada métrica y qué fecha se usa para cortar el periodo, porque si no el agente lo adivina y las cifras cambian según cómo se pregunte.
Fuentes originales
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