En Microsoft Build, se anunció las habilidades de IA, una nueva capacidad de Fabric que le permite crear sus propias experiencias de IA generativa. Esta le permite interactuar con sus datos de una manera completamente nueva, lo que aumenta drásticamente la cantidad de toma de decisiones basada en datos en organizaciones de todo el mundo. Después de meses de pruebas, se pone esta herramienta en manos de todos los clientes de Fabric.
Un producto de IA generativa con el que quizás ya esté familiarizado es Fabric Copilot , que ayuda a los profesionales de datos a ser más productivos y a los usuarios comerciales a explorar los datos con mayor facilidad. Los copilots ayudan a aumentar la productividad al encontrar respuestas y generar código para usted. Fabric Copilot está pensado para ser un asistente y, como tal, se espera que trabaje con la IA para verificar y aprobar sus resultados. Los copilots son increíblemente poderosos para cualquier persona que realice tareas de datos en Fabric, y continuarán haciéndolos más integrados, sofisticados y confiables. Pero al trabajar con muchos clientes, también se ha observado la necesidad de una experiencia diferente. Una experiencia que requiera incluso menos participación del usuario final. Aquí es donde entran en juego las habilidades de IA.
¿Qué es una habilidad de IA?
Las habilidades de IA le permiten crear sus propios sistemas de preguntas y respuestas conversacionales en Fabric mediante IA generativa. Si se esfuerza desde el principio, puede ofrecer a sus colegas la experiencia de simplemente hacer una pregunta y obtener una respuesta confiable basada en datos a cambio. En la habilidad de IA, puede proporcionar instrucciones y ejemplos para guiar a la IA hacia la respuesta correcta para cualquier pregunta dada en su organización. Esto le permite asegurarse de que la IA comprenda su organización y su contexto de datos antes de compartir esta capacidad de manera más amplia con otras personas de su organización o equipo.
¿Por qué necesito una habilidad de IA?
Muchas organizaciones tienen grupos de analistas centralizados o integrados, que pasan una parte importante de su día respondiendo preguntas sobre datos que no son necesariamente demasiado complejas o matizadas, pero que aun así requieren conocimientos sobre lenguajes de consulta (como SQL), así como sobre el contexto de los datos. Como resultado, la información basada en datos queda relegada a unos pocos grupos o individuos, que a menudo tienen dificultades para seguir el ritmo de las solicitudes de respuestas. Responder a las constantes preguntas sobre datos entrantes quita tiempo valioso que se podría dedicar a un análisis más sofisticado o a una planificación estratégica proactiva.
La IA generativa ofrece una solución prometedora para este desafío. La IA generativa ha demostrado ser experta en la redacción de consultas. La parte que aún falta en muchas aplicaciones de IA generativa es el matiz y el contexto que acompañan a cualquier sistema de datos del mundo real. Las habilidades de IA le permiten capturar este contexto y matiz de una manera que le permite a la IA comprender completamente sus sistemas de datos. No puede esperar que un analista recién contratado aborde de manera inmediata y confiable todas las preguntas sobre datos entrantes el primer día. Espera que aprenda gradualmente sobre sus métricas, definiciones y peculiaridades de datos. De la misma manera, no puede esperar que una IA sea perfectamente precisa al responder preguntas a menos que le brinde el conjunto completo de información de fondo que necesita para responder sus preguntas.