Qlik Sense (con IA)

Revisión de la infraestructura de IA de Qlik Sense y Qlik Staige

La arquitectura de Qlik Sense 2026 se define por la convergencia del Associative Engine y el marco de orquestación de IA Qlik Staige™. Esta combinación permite experiencias de Agentic AI en las que un Agente Supervisor interpreta la intención y coordina agentes especializados para ejecutar flujos de trabajo analíticos complejos a través de una estructura de datos unificada 📑.

Indexación asociativa de datos e inferencia lógica

El diferenciador principal de Qlik es su motor, que evita uniones SQL predefinidas en favor de una representación binaria comprimida de todas las asociaciones de datos (incluyendo valores excluidos).

• Mecanismo del motor: Entrada: Conjuntos de datos heterogéneos de múltiples fuentes → Proceso: Indexación binaria en memoria y cálculo de inferencia lógica → Salida: Un modelo de datos no lineal que permite a los usuarios explorar datos asociados y 'no relacionados' (en gris) sin volver a consultar 📑.
• Fundamentación de IA: El motor proporciona el contexto único de la 'Diferencia Asociativa' a las canalizaciones RAG, asegurando que los LLM razonen sobre todo el conjunto de datos en lugar de solo subconjuntos filtrados por consultas 🧠.

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Orquestación de IA y Agentic AI (Qlik Answers)

Qlik Staige actúa como capa de integración modular, abstraendo la complejidad de los LLM y proporcionando el marco de gobernanza para insights generativos.

• Marco de Agentic AI: Entrada: Objetivo empresarial en lenguaje natural → Proceso: El Agente Supervisor descompone la intención en tareas para subagentes especializados (p. ej., Agente de Insights de Datos, Agente de Trayectoria) → Salida: Ejecución autónoma de planes analíticos de múltiples pasos 📑.
• Qlik Answers™: Un asistente impulsado por IA diseñado específicamente para datos no estructurados, que utiliza RAG para ofrecer respuestas citadas y similares a las humanas a partir de bases de conocimiento empresariales 📑.
• Insight Advisor: Emplea aprendizaje automático para el reconocimiento automático de patrones, sugiriendo visualizaciones basadas en el contexto asociativo del estado de selección actual 📑.

Estructura de datos y lago de datos abierto

Con la integración de Qlik Talend Cloud, la plataforma proporciona una base de datos en tiempo real optimizada para cargas de trabajo de IA.

• Ingesta en streaming a Iceberg: Entrada: Eventos de alto volumen (Kafka, Kinesis, S3) → Proceso: Ingesta en tiempo real de CDC y transformaciones sobre la marcha → Salida: Tablas gobernadas de Apache Iceberg alojadas directamente en la nube del cliente 📑.
• Qlik Trust Score™: Aplica automáticamente métricas de calidad y linaje de datos a los datos almacenados, asegurando que solo señales de alta integridad se utilicen para el entrenamiento de IA o la inferencia 📑.

Guía de evaluación

Los evaluadores técnicos deben verificar las siguientes características arquitectónicas:

• Latencia del contexto RAG: Evaluar el rendimiento del Associative Engine al proporcionar contexto asociativo a gran escala a proveedores externos de LLM durante sesiones concurrentes pico 🌑.
• Optimización de tablas Iceberg: Verificar la eficiencia del Adaptive Iceberg Optimizer en la gestión de compactación e indexación para mantener un rendimiento de consulta 5 veces superior sin ajuste manual 📑.
• Permisos agentivos: Solicitar documentación detallada sobre los estándares de interoperabilidad A2A (Agent-to-Agent) y cómo se mantienen los filtros de seguridad durante los disparadores autónomos de escritura 🌑.