OpenAI lanza agente de datos interno que acelera análisis | Keryc
OpenAI creó un agente de datos interno para que sus equipos pasen de pregunta a respuesta en minutos, no en días. ¿Suena a magia? No tanto: es producto de combinar modelos potentes con contextos ricos, permisos estrictos y una memoria que aprende con el uso.
Qué es el agente y por qué lo hicieron
El problema es familiar: cuando una compañía tiene miles de usuarios y cientos de petabytes de datos, encontrar la tabla correcta y producir un análisis fiable toma tiempo y es propenso a errores. ¿Te ha pasado que varias tablas parecen iguales y no sabes cuál usar? Esa fricción estaba consumiendo horas que deberían invertirse en decisiones, no en depurar joins y filtros.
La solución interna de OpenAI es un agente (no es un producto público) que explora y razona sobre su propia plataforma de datos. Está integrado donde la gente ya trabaja: Slack, la web interna, IDEs y la app de chat interna. Los equipos de Ingeniería, Data Science, Producto, Finanzas y Research lo usan para preguntas complejas en lenguaje natural, desde evaluar lanzamientos hasta diagnosticar salud del negocio.
Cómo funciona, pero sin tecnicismos inútiles
El agente no adivina sobre tablas: se apoya en varias capas de contexto para no equivocarse.
Metadatos y lineage: usa nombres de columnas, tipos y relaciones entre tablas para escribir consultas más seguras.
Historial de queries: aprende cómo la organización suele combinar tablas y qué transformaciones son comunes.
Descripciones curadas: expertos de dominio documentan intención, semántica y advertencias que no se ven solo con el esquema.
Además, el agente no solo lee esquemas: analiza código y definiciones que generan las tablas. Eso le da información sobre frescura, granularidad y exclusiones —detalles críticos para saber si una tabla solo contiene tráfico de primera parte o si excluye ciertos eventos.
Cuando algo falta o está desactualizado, puede ejecutar consultas en vivo para inspeccionar los datos y validar supuestos. Así evita estimaciones locas o interpretaciones erradas de métricas.
Memoria y aprendizaje continuo
Lo interesante es que el agente guarda correcciones y aprendizajes útiles. Si le enseñas a filtrar por un experimento específico o corriges una suposición, puede guardar eso como memoria y reutilizarlo. Las memorias pueden ser personales o globales, y se pueden editar.
Eso significa que, con el tiempo, reduce los errores recurrentes: las respuestas empiezan desde una base más acertada en vez de tropezar con las mismas trampas una y otra vez.
Un flujo de trabajo conversacional
No es un cajón de herramientas rígido. El agente es conversacional y mantiene contexto entre turnos. Puedes pedir una exploración amplia ("ve por qué bajó esto") y luego afinarla sin repetir todo. Si va por mal camino, lo interrumpes y rediriges, como con un compañero humano.
Si falta información, hace preguntas aclaratorias; si no obtienes respuesta, aplica supuestos sensatos (por ejemplo, rango de fechas por defecto) para no quedar bloqueado. Esto lo hace útil tanto para quien sabe exactamente lo que quiere como para quien explora.
Un ejemplo concreto: con un dataset de viajes de taxi en Nueva York, el agente puede identificar pares de ZIP de recogida y bajada con mayor variabilidad en tiempos y señalar cuándo ocurre esa variabilidad, todo en un flujo automático que analiza, consulta y sintetiza hallazgos.
Repetición, automatización y consistencia
Las tareas repetitivas se convierten en workflows reutilizables. Análisis semanales, validaciones de tablas y reportes recurrentes se empaquetan como instrucciones que cualquiera puede ejecutar: consistencia y velocidad sin depender de memoria humana.
Calidad, evaluaciones y seguridad
Para evitar regresiones, OpenAI usa evaluaciones sistemáticas parecidas a tests automáticos: preguntas con respuestas esperadas y consultas “golden” contra las cuales comparan lo que el agente genera. No se trata de comparar texto letra por letra: comparan la lógica, la consulta y el resultado para calificar si una respuesta es aceptable.
En seguridad, el agente respeta exactamente los permisos existentes: solo puede acceder a las tablas a las que tú ya tienes permiso. Si no tienes acceso, lo indicará o te sugerirá alternativas autorizadas. Además, siempre muestra su razonamiento y enlaza a los resultados crudos para que puedas verificar cada paso.
Lecciones prácticas que tiene sentido conocer
Demasiadas herramientas solapadas confunden al agente, así que consolidaron y restringieron llamadas para reducir ambigüedad.
Prompts demasiado prescriptivos empeoran resultados; dar orientación de alto nivel y confiar en la capacidad de razonamiento del modelo rindió mejor.
El código que construye las tablas dice mucho más que el esquema: capturar esa lógica fue clave para entender el significado real de los datos.
¿Qué queda por mejorar?
OpenAI sigue puliendo la capacidad del agente para manejar preguntas ambiguas, mejorar validaciones y profundizar la integración con flujos de trabajo. La idea es que trabaje como una extensión natural de los equipos, no como una herramienta extra que hay que aprender.
Al final, no se trata solo de tener un modelo potente: se trata de contexto, control y retroalimentación. Cuando combinas eso, la IA deja de ser una caja negra y se vuelve una ayuda práctica que acelera el trabajo diario.
