El mismo informe, rehecho a mano cada lunes, por la única persona que conoce los pasos.
El trabajo del analista, sin la cola del analista. En Querri la IA crea el flujo de trabajo una vez, como pasos que puedes abrir, y a partir de ahí el flujo se ejecuta solo: volver a ejecutarlo repite el código exacto con datos nuevos, así que la cifra no se desvía.
En la app
Un proyecto real, paso a paso.
Son capturas de pantalla de Querri con los datos de una empresa de demostración. Una sola pregunta se convirtió en un proyecto de pasos que puedes abrir, volver a ejecutar y programar.
Una respuesta de chat no es un sistema. Un proyecto, sí.
Haz una pregunta y el agente responde con pasos reales en el Data Flow: Load Source, Data Query, Code y Visualization. Cada uno es SQL o Python que puedes leer, desde limpiar una exportación desordenada hasta un pronóstico, y nunca tienes que guardar tu trabajo.
- Empieza desde Describe what you want, Choose from your Library o una propuesta del Bibliotecario
- Abre cualquier paso para ver su Result summary, Caveats, Explanation y Code
- Cada cifra tiene un camino de vuelta a su origen, a través de la Biblioteca
Pregunta una vez. Ejecútalo cada lunes.
El código de un paso se escribe una sola vez. Run Now, una programación o la actualización de un dashboard repiten el SQL y el Python guardados con los datos más recientes, sin pedirle a ningún modelo que rehaga las cuentas, así que la cifra no se desvía. El mismo flujo de trabajo alimenta el dashboard y la automatización, y una actualización cuesta cómputo, no tokens de IA.
Los pasos que llaman a un modelo a propósito, como Researcher, Categorize y las presentaciones Wrapped, lo vuelven a llamar en cada ejecución.
Corrige un paso con tus palabras, sin rehacer el resto.
Refine reescribe un solo paso, como “ordénalo de mayor a menor” o “muéstralo como porcentaje”, vuelve a ejecutar solo ese paso y conserva la versión anterior.
Cada fila leída. Cada fila en una columna que puedes contar.
El texto que escribe la gente es donde viven los motivos: notas de oportunidades, tickets, comentarios de encuestas, órdenes de trabajo. Researcher y Categorize lo leen y lo convierten en columnas que puedes contar, como pasos que vuelven a ejecutarse con los datos del mes siguiente.
Researcher
Lee cada fila y completa las columnas que pides, incluso para clasificar filas en categorías que ya conoces. Querri escribe las instrucciones a partir de tus propias filas y te las muestra funcionando sobre 30 filas antes de procesar el resto.
Categorize
Encuentra las categorías que nadie había listado. Agrupa los textos parecidos, pone nombre a cada grupo y asigna cada fila a uno, con el nivel que elijas (Broad, Medium o Specific) y una puntuación de confianza por fila.
Cada fila, hasta el límite de filas de tu plan.
Encuentra las categorías que no sabías que tenías
Nadie puede leer todos los comentarios, así que los motivos se quedan sin contar. Categorize agrupa el texto en temas, asigna cada fila a uno, y los temas se convierten en una columna que puedes graficar.
Integradas como pasos, guardadas y ejecutadas de nuevo con todo lo demás.
Pronósticos
Valores observados y previstos con estimaciones inferior y superior, usando ARIMA, ARIMAX o Prophet según los datos, con estacionalidad incluida.
Estadística
Comprueba si dos cosas están relacionadas, como la inversión publicitaria y las compras diarias, y redacta lo que encontró. Puede separar una serie en tendencia, estacionalidad y residuo cuando preguntas por qué se movió una cifra.
Estados financieros
Un estado de resultados o un estado de flujo de efectivo a partir de datos del libro mayor o de QuickBooks.
Programación de tareas
Asigna trabajos a personas o turnos según tus reglas, y comprueba si cada regla se cumple o no.
Geoespacial
Coordenadas a partir de direcciones y viceversa, distancias, tiempos de viaje y lugares cercanos.
Pregunta una vez. Abre cada paso. Vuelve a ejecutarlo.
Pregunta con tus palabras
Describe lo que quieres, elige algo de tu Biblioteca o deja que el Bibliotecario te entregue un proyecto con un brief por escrito.
Querri crea los pasos
Load Source, Data Query, Code y Visualization aparecen en el Data Flow, cada uno en SQL o Python que puedes abrir y refinar.
Se vuelve a ejecutar
Run Now, una programación o la actualización de un dashboard repiten el código guardado con los datos más recientes.
Haz el análisis una vez. La ejecución del mes que viene es un clic.
Consumidor de datos
La cifra del dashboard de este lunes salió de los mismos pasos que la del lunes pasado, ejecutados con los datos de esta semana, y puedes abrir cualquier paso para ver cómo se llegó a ella.
Responsable de los datos
Haz el análisis una vez preguntando, y luego ponlo en una programación o en un dashboard. Se ejecuta con datos nuevos sin que tú ni la IA tengan que rehacerlo.
Equipo de datos y TI
Una sola cadena de la fuente al dashboard, con cada eslabón guardado y rastreable, cada paso en SQL o Python que tu equipo puede leer, y actualizaciones que gastan cómputo en lugar de tokens de IA.
Lo que la gente pregunta
¿Volver a ejecutar un proyecto vuelve a consultar a la IA?
No para las cuentas. El código de un paso se escribe una sola vez, y Run Now, una programación o la actualización de un dashboard repiten el SQL y el Python guardados con los datos más recientes. Los pasos que llaman a un modelo a propósito, como Researcher, Categorize y las presentaciones Wrapped, lo vuelven a llamar en cada ejecución.
Si una IA crea el flujo de trabajo, ¿cómo puede la cifra no desviarse nunca?
La promesa se refiere a las nuevas ejecuciones. Una vez que has revisado un flujo de trabajo, volver a ejecutarlo repite el código exacto, así que la cifra no se desvía. Una pregunta nueva se resuelve desde cero, con las revisiones de Querri, y cada paso está ahí para inspeccionarlo.
¿No puede un asistente de chat crear esto por mí?
Puede escribir el código una vez. Si vuelves a preguntar, el modelo lo escribe de nuevo, así que el resultado puede cambiar y cada reconstrucción cuesta tokens. En Querri lo que se ejecuta es el flujo de trabajo que la IA creó una vez. Sigue usando tu asistente: Querri se conecta con él.
Nuestros analistas ya usan notebooks. ¿Para qué proyectos?
Conserva los notebooks. Los proyectos dan la misma repetibilidad a quienes no programan, y cada paso es SQL o Python que tus analistas pueden leer y revisar.
¿Cuántas filas pueden procesar Researcher y Categorize?
Ambos se ejecutan en cada fila hasta el límite de tu plan: 1.000 filas en el plan gratuito y 100.000 filas en los planes de pago. Researcher primero muestra sus instrucciones funcionando en 30 filas y ejecuta el resto cuando las apruebas.
¿Cuándo uso Researcher y cuándo Categorize?
Usa Researcher cuando sabes qué quieres completar, como un motivo de pérdida de una lista fija o una columna de sentimiento. Usa Categorize cuando todavía no conoces las categorías: encuentra los temas, asigna cada fila a uno e indica qué tan seguro está.
¿El pronóstico es solo una línea de tendencia?
No. Los pronósticos usan ARIMA, ARIMAX o Prophet según los datos, modelan la estacionalidad y devuelven valores observados y previstos con estimaciones inferior y superior, dibujados como una línea discontinua con su rango.
Relacionado
Respuestas que puedes defender
Las revisiones detrás de una respuesta nueva, y por qué una guardada se repite exactamente igual.
Skills
Guarda un análisis que funcionó como el método que seguirá el siguiente.
Dashboards
Gráficos que se actualizan repitiendo el proyecto que tienen detrás.
La Biblioteca
Las vistas y los KPI que lee cada proyecto.
¿Qué informe rehaces cada mes?
Tráelo a una demostración guiada. Pídelo una vez, abre cada paso y vuelve a ejecutarlo.