Personalización avanzada
Sensei Agent Builder
Sensei Agent Builder permite crear analistas de inteligencia artificial a medida, configurados en lenguaje natural y diseñados para casos de uso que van más allá del catálogo estándar de agentes. La entidad describe qué necesita analizar y el sistema lo traduce en un analista funcional que monitoriza, extrae y reporta de forma autónoma.
Tres modalidades de análisis adaptadas a cada necesidad de inteligencia
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Analista Semántico
Detecta eventos, evalúa sentimiento y cuantifica señales de riesgo en fuentes digitales abiertas. Procesa noticias, publicaciones regulatorias y contenido no estructurado para extraer información accionable.
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Analista Estructurado
Extrae datos cuantitativos de fuentes públicas y los normaliza para hacerlos directamente comparables entre entidades. Tipos de interés, comisiones, condiciones de producto y métricas financieras.
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Analista Híbrido
Combina ambas modalidades cuando el caso de uso requiere datos numéricos y análisis cualitativo simultáneo. Cruza datos extraídos con percepción pública para ofrecer una visión completa.
De la descripción en lenguaje natural al analista funcional, sin escribir código
| Entidad | TIN | TAE | Vinculación |
|---|---|---|---|
| BBVA | 1,25% | 2,14% | Nómina + seguro |
| CaixaBank | 1,35% | 2,28% | Nómina |
| Santander | 1,30% | 2,19% | Nómina + seguro + plan |
| ING Direct | 1,15% | 1,98% | Sin vinculación |
Preguntas sobre Sensei Agent Builder
Un analista es el motor de procesamiento: monitoriza de forma continua las entidades configuradas — empresas, productos, mercados, personas — y produce información estructurada sobre ellas según el esquema definido. Los analistas estructurados extraen datos cuantitativos; los semánticos van más allá: detectan eventos, evalúan señales y generan puntuaciones ponderadas que implican interpretación. En ambos casos, cada resultado queda registrado con su fuente y los factores que lo determinaron, lo que lo hace auditable. Un informe es la capa de inteligencia sobre esos datos. Toma el output de uno o varios analistas y le aplica una lógica definida por la organización — una alerta ante un umbral superado, un resumen ejecutivo semanal, un análisis que cruza señales de analistas distintos, un report consolidado para el comité de dirección. Un mismo analista puede alimentar informes completamente distintos en formato, frecuencia y audiencia, sin necesidad de duplicar la extracción. Y añadir un nuevo informe no requiere modificar el analista que lo sustenta.
Los agentes del catálogo están pre-entrenados en los dominios de riesgo más críticos de la banca y pueden desplegarse con configuración mínima. Sensei Agent Builder es la capa de personalización para los casos que el catálogo no cubre: procesos propietarios de la entidad, lógica de análisis específica o combinaciones de datos que no existen como producto estándar. Ambos comparten la misma infraestructura de integración, ejecución y distribución de resultados.
No necesariamente. La configuración a través de Sensei AI permite definir analistas en lenguaje natural, sin programación. Para casos de uso con esquemas de datos complejos o lógica de extracción avanzada, el equipo técnico de Sensei acompaña el proceso de configuración. Los equipos internos de la entidad con perfil técnico pueden trabajar directamente sobre los parámetros del analista.
Sí. La arquitectura multi-tenant de la plataforma permite gestionar múltiples organizaciones con aislamiento de datos entre ellas. Una consultora puede mantener configuraciones de analistas separadas para cada cliente financiero, con control de acceso granular por organización y por rol.
La plataforma distingue entre analistas — que extraen y estructuran datos de forma continua — e informes, que interpretan y distribuyen esos datos con la lógica que cada audiencia necesita. Un mismo analista puede alimentar simultáneamente una alerta inmediata para el equipo operativo cuando detecta una variación relevante, un resumen ejecutivo semanal para la dirección comercial y un análisis relacional para el director de riesgo que cruza esos datos con señales de otras fuentes. Los informes se configuran de forma independiente al analista, lo que permite añadir nuevos outputs o adaptarlos a nuevas audiencias sin modificar la extracción de datos.
Cada ejecución de un analista en Agent Builder genera logs completos con estadísticas: fuentes procesadas, datos extraídos, puntuaciones calculadas y evidencias vinculadas. Esta trazabilidad es estructural — no requiere configuración adicional — y está disponible para auditoría interna y para los equipos supervisores de la entidad. La misma estructura de trazabilidad aplica tanto a los analistas del catálogo como a los analistas propietarios construidos en Agent Builder.