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Pregunta a tu base de datos en lenguaje llano

El personal hace preguntas en el widget de chat — ¿cuántos pedidos abiertos de más de 30 días? ¿qué productos no se vendieron el mes pasado? — y un Aivell escribe la consulta, la ejecuta en solo lectura contra tu base de datos y responde con palabras llanas y las cifras. Sin pedir informes, sin esperar al único compañero que sabe SQL.

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empieza cuando: Escribes una pregunta en el widget de chat

El problema

En la mayoría de las empresas los datos abundan y las respuestas escasean. Entre una pregunta — “¿cuántos pedidos abiertos tienen más de 30 días?” — y su respuesta se interponen el único compañero que sabe SQL, una cola de tickets y un retraso que se mide en días. Así que la gente no pregunta. Estima, reutiliza el número del trimestre pasado o decide por intuición mientras la verdad está a tres tablas de distancia.

La ironía es que las preguntas casi siempre son simples. No necesitan un equipo de datos; necesitan a alguien paciente que conozca el esquema y tenga diez segundos. Ese compañero simplemente nunca existió — hasta ahora.

Cómo lo hace tu Aivell

  1. La pregunta llega por chat. El widget está donde tu equipo ya trabaja; un guardrail lo limita al personal autenticado en tu red.
  2. La consulta se escribe por ti. El Aivell conoce tu esquema y tus particularidades — qué estado significa “abierto”, dónde se esconden las devoluciones — escribe el SQL y lo ejecuta sobre una conexión de solo lectura.
  3. La respuesta llega en palabras llanas. “42 pedidos abiertos de más de 30 días, 187.000 € en total — 28 de ellos de dos clientes.” La query se muestra debajo, para que cualquiera pueda verificarla o reutilizarla.
  4. Los seguimientos simplemente funcionan. “¿Y por región?” continúa el mismo hilo, como lo haría una conversación con un compañero.
  5. Los bordes los gestionan reglas, no la suerte. La ambigüedad recibe una pregunta aclaratoria, no una suposición. Las preguntas sobre salarios y datos personales se rechazan y se derivan a Sofia. Cada query está en el registro de auditoría.

Los guardrails hacen esto lo bastante seguro como para dárselo a todo el mundo: la conexión no puede escribir, los esquemas sensibles ni siquiera están conectados, y el registro muestra quién preguntó qué. Tu base de datos por fin contesta al teléfono — sin salir nunca del edificio.

La chore, tal y como la escribirías.

Sin diagramas de flujo, sin código: una chore es solo un mensaje a tu Aivell, con tus propias palabras. Él la convierte en un procedimiento sólido y protegido y lo sigue al pie de la letra. Esta:

Giulia Aivell · responder preguntas de datos ● activa

cuando llegue una pregunta al chat, averigua qué tablas la responden

escribe la consulta, ejecútala en solo lectura, verifica que el resultado tenga sentido

responde con palabras llanas, con la query mostrada debajo para los curiosos

redondea las cifras con sensatez; da los números exactos si te los piden

preguntas que toquen salarios o datos personales — recházalas y remite a Sofia

¿pregunta ambigua? repregunta en vez de adivinar

mantén el hilo abierto para seguimientos como "¿y por región?"

cada pregunta y cada query van al registro de auditoría

Entendido — empiezo ahora mismo, y te consultaré siempre que algo necesite a un humano.
Giulia Aivell

Las herramientas que usa.

Conectadas con passkeys de un solo clic — sin tokens copiados, sin infiernos de OAuth.

Chat widget donde llegan las preguntas y aterrizan las respuestas
Database ejecuta las consultas, en solo lectura

Guardarraíles con sentido común.

Cada herramienta puede limitarse exactamente a lo que esta chore necesita. Para esta, podrías configurar:

Database Solo lectura por construcción — cualquier escritura se bloquea en la propia herramienta, da igual cómo se formule la pregunta.
Database Los esquemas de nóminas y RRHH no están conectados en absoluto. Ninguna consulta puede alcanzarlos.
Chat widget Responde solo a personal autenticado en la red de la oficina; los visitantes no reciben nada.

Preguntas, respondidas.

¿Hace falta saber nombres de tablas o cómo están estructurados los datos? +

No. Se pregunta como se le preguntaría a un compañero — "¿qué clientes se han quedado callados este trimestre?" — y el Aivell encuentra las tablas. Aprendió tu esquema una vez, en la configuración, y guarda nota de tus particularidades, como qué códigos de estado significan "abierto".

¿Podría una pregunta formulada con astucia cambiar o borrar datos? +

No. El solo lectura es un guardrail aplicado en la propia herramienta de base de datos, no una instrucción de cortesía. Se formule como se formule la pregunta, una escritura físicamente no puede ejecutarse — y cada query queda en el registro de auditoría de todos modos.

¿Se expone nuestra base de datos a una IA en la nube para que esto funcione? +

No. La pregunta, el esquema, la consulta y el resultado se quedan en la box. El modelo que escribe el SQL funciona a bordo, dentro de tu red — la estructura de tus datos es tan privada como tus datos.

¿Y si la pregunta es vaga? +

Repregunta. "Ventas de este año — ¿pedidos realizados o pedidos enviados?" Una pregunta aclaratoria vale más que un número equivocado dicho con seguridad, y la chore lo dice explícitamente.

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¿Qué es un Aivell?

Un Aivell es un compañero de IA on-premise: una pequeña caja que se conecta a tu red, ejecuta su propia IA a bordo y te quita de encima el trabajo repetitivo. Prompts, documentos, datos: nada sale jamás de tu oficina. Desconecta internet: sigue funcionando.

Describes cada tarea como una chore, en lenguaje natural. Tu Aivell la convierte en un procedimiento sólido y protegido y lo ejecuta en segundo plano — con guardarraíles en cada herramienta, un registro de auditoría completo y aprobaciones en tu mano cuando las quieras. Instalación única, cuota mensual fija. Sin tokens, sin sobrecostes.

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inferencia a bordo · aislado de internet · cuota mensual fija