Qué es Dataiku Agentic AI: agentes para grandes flujos de datos

Dataiku AI gestiona grandes flujos de datos, procesando información en minutos en lugar de días. Obtienes mantenimiento de infraestructura, ahorro de tiempo y dinero, e información procesable que impulsa la ventaja competitiva. Como estás aquí, probablemente ya imaginas que casi todos los flujos de trabajo de IA agéntica requieren un proxy: específicamente, un proxy residencial rotativo. 

Este es un tema vasto, y estamos al principio. Ya he recopilado la información para ti: desde historias de éxito de usuarios en línea hasta datos de primera mano de mis entrevistas con expertos en IA. Prepárate, ¡y sumerjámonos en ello!

Resumen ejecutivo

Qué es Dataiku AI y cuándo lo necesitas

Dataiku es una plataforma empresarial de IA que unifica análisis, aprendizaje automático y agentes de IA en un único entorno gobernado. Sus agentes son sistemas autónomos impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM) que planifican, recuperan datos, invocan herramientas externas y ejecutan flujos de trabajo de múltiples pasos sin requerir intervención humana.

Una empresa necesita agentes de IA de Dataiku cuando tiene operaciones de datos grandes y complejas que no pueden escalar con esfuerzo manual. El ROI de la plataforma se vuelve particularmente claro cuando los flujos de trabajo involucran datos de múltiples fuentes, conocimiento experto que necesita ser empaquetado para equipos más amplios, o procesos recurrentes que actualmente consumen tiempo de analistas.

Algunos números de Dataiku para mayor claridad:

• ZS Associates experimentó un análisis de causa raíz 60% más rápido y 25% menos errores posteriores al despliegue

• Euronext ahorró a los analistas hasta el 20% del tiempo que anteriormente se dedicaba a consultas de mercado recurrentes. 

• Mitsubishi Electric aceleró la entrega de análisis en un 60% al implementar agentes de Dataiku en su stack de informes. 

• John Lewis Partnership reportó 40 millones de libras en ROI, con tasas de conversión entre 25 y 30 % más altas y lanzamientos de campañas 2 veces más rápidos. 

Lo que más me gusta de Dataiku es el fácil acceso a la herramienta: la forma sin código. Nuestros analistas de datos y usuarios ciudadanos pueden ingresar muy rápidamente y construir un caso de uso de manera ágil.

— Stéphane Callamand, transformador digital en Michelin

Uso de IA de Dataiku: Flujos de trabajo intensivos en datos

Los agentes de IA de Dataiku funcionan mejor en entornos donde el tamaño y la complejidad de los datos son las métricas más críticas. Están optimizados para manejar datos de clientes, financieros o científicos y procesarlos según las instrucciones. Si sus flujos de trabajo entran en las categorías siguientes, pueden ser de ayuda.

Flujos financieros automatizados

Lo que hacen los agentes financieros de Dataiku:

• Validar facturas contra los términos contratados y marcar discrepancias automáticamente

• Analizar datos de precios de mercado en miles de SKU o valores

• Monitorear anomalías de pago y activar alertas o escalamientos

• Enrutar transacciones sensibles al cumplimiento para revisión humana con resúmenes generados por IA

• Generar informes financieros recurrentes consultando bases de datos estructuradas con lenguaje natural

Soporte y operaciones comerciales

Lo que hacen los agentes de soporte de Dataiku:

• Clasificar tickets entrantes por categoría, urgencia y área de producto

• Recuperar respuestas de bases de conocimiento estructuradas y enviar respuestas validadas

• Abrir o actualizar tickets en Jira, ServiceNow o Freshdesk según condiciones de activación

• Escalar a especialistas con un resumen generado por IA del historial y la acción recomendada

• Medir el tiempo de resolución y la calidad en grandes acumulaciones de soporte

Cadenas de suministro y cumplimiento

Lo que hacen los agentes de cadena de suministro y cumplimiento de Dataiku:

• Monitorear el riesgo de proveedores agregando noticias, listas de sanciones y bases de datos de PEP

• Activar flujos de trabajo de reordenamiento basados en umbrales de nivel de inventario y predicciones de tiempo de entrega

• Ejecutar análisis de patrones AML en grupos de transacciones y marcar actividad sospechosa

• Preparar resúmenes de investigación con escalaciones recomendadas para oficiales de cumplimiento

• Correlacionar datos de entrega con pronósticos de demanda para identificar cuellos de botella de manera proactiva

Uso en ciencia e investigación

Lo que hacen los agentes de investigación de Dataiku:

• Buscar registros de ensayos globales y clasificar sitios potenciales por grupo de pacientes, geografía e historial de rendimiento

• Extraer y comparar métricas de rendimiento de investigadores en diferentes ensayos

• Agregar literatura académica y devolver resúmenes estructurados para investigadores

• Identificar patrones en conjuntos de datos experimentales y marcar anomalías para revisión experta

• Automatizar investigación de mercado: recopilar inteligencia competitiva, extraer datos clave y producir informes de análisis

Cuándo necesitas un proxy para Dataiku

La mayoría de los flujos de trabajo agénticos de Dataiku no operan en un entorno interno limpio y controlado. En cambio, se conectan para:

• extraer datos de competidores

• monitorear registros externos

• obtener precios localizados

• consultar bases de datos de cumplimiento globales

Sin una capa de proxy, estos agentes son bloqueados, proporcionan resultados geoespecíficos inexactos o exponen las IPs de infraestructura de la empresa a sistemas externos.

Los proxies residenciales rotativos resuelven cada uno de estos problemas manteniendo un gran grupo de IPs de usuarios reales, rotándolas automáticamente por solicitud y enrutando el tráfico del agente a través de geografías que coinciden con la fuente de datos objetivo. Sirven como la columna vertebral operacional que hace que la capa de datos del agente sea confiable y consistentemente limpia.

Implementación y solución de problemas de agentes de IA de Dataiku 

Para realmente conocer algo es necesario poder implementarlo y usarlo. Aquí hay algoritmos básicos para usar IAs agénticas de Dataiku que se aplican a la mayoría de los flujos de trabajo.

Cómo implementar el agente de IA de Dataiku

1. Inicia sesión en tu instancia de Dataiku y navega al panel de Proyectos .

2. Crea un nuevo proyecto o abre uno existente donde desees implementar el agente.

3. Ve a LLM Mesh a través de Administración → Conexiones → Nueva Conexión, y configura tu LLM preferido (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, o un endpoint personalizado/proxy).

4. Abre el Diseñador de Agentes (disponible en flujos GenAI o a través del constructor de recetas visuales) y define el objetivo de tu agente, herramientas (APIs, conjuntos de datos, flujos de Dataiku) y configuración de memoria.

5. Añade herramientas como conjuntos de datos, endpoints SQL, APIs REST externas, o recetas Python/R que pueda llamar para realizar tareas.

6. Prueba el agente en el estudio interactivo revisando los registros de cadena de pensamiento para verificar que llame a las herramientas correctas y produzca salidas correctas.

7. Publica en Agent Hub para acceso de todo el equipo. Establece permisos de acceso y reglas de gobernanza (revisión de salidas, activadores de humano en el bucle, lógica de escalamiento).

8. Monitorea a través de Gestión de Agentes. Rastrea tiempo de actividad, tiempo de respuesta, tasa de error, solicitudes por minuto y métricas de impacto empresarial (calidad de salidas, alineación de políticas).

Cómo configurar un proxy para agentes de IA en Dataiku

Paso 1: Obtén tus credenciales de proxy de CyberYozh

• Inicia sesión en tu cuenta de CyberYozh.

• Navega a Proxies Rotativos Residenciales y genera tu lista de credenciales

• Anota tu host de proxy (IP), puerto, nombre de usuario y contraseña, y la configuración de estrategia de rotación

• Ve a tus claves API y genera un endpoint API que usarás en flujos de trabajo de automatización

Paso 2a: Configura el proxy en el panel de Dataiku (método global)

• Ve a Administración → Configuración → Varios en tu interfaz web de DSS.

• Completa Host de Proxy HTTP (tu puerta de enlace de CyberYozh), Puertoy credenciales de autenticación.

• Guarda. Luego, en cualquier conexión que desees usar con proxy (S3, conjuntos de datos HTTP, plugin API Connect), marca Usar proxy global.

• Todas las solicitudes de agentes enrutadas a través de esas conexiones ahora pasarán por CyberYozh automáticamente.

Paso 2b: Definir el proxy directamente en el código del agente (método por tarea)

Para herramientas Python o recetas llamadas por tu agente, añade el proxy a nivel de solicitud usando tu clave API. Aquí hay un pequeño ejemplo con configuración básica de proxy rotativo:

import requests

# Get rotating proxy credentials

credentials = requests.post(
    'https://app.cyberyozh.com/api/v1/proxies/rotating-credentials/',

    headers={'X-Api-Key': “your_API_key”},

    json={

        'connection_login': 'your_login',
        'connection_password': 'your_password',
        'connection_host': 'your_IP',
        'connection_port': ‘your_port’,
        'session_type': 'your_session_type', # short_session, etc.
        'country_code': 'your_country_code', # US, UK, GE, etc.
        'amount': 5  # How many credentials you need
    }

)

# Get credentials in a code-readable JSON format
creds = credentials.json()['credentials']

# Use the first credentials set
proxy = {
    'http': f'http://{creds[0]}',
    'https': f'http://{creds[0]}'
}

# Use the proxy

response = requests.get("https://target-data-source.com", proxies=proxy)

Solución de problemas y problemas conocidos de Dataiku

Los profesionales en LinkedIn y en la Comunidad de Dataiku señalan varios puntos problemáticos recurrentes. Aquí están los problemas más comunes y cómo abordarlos.

1. Proliferación de agentes — demasiados agentes con propiedad poco clara

Síntoma: Múltiples equipos construyen agentes superpuestos; TI pierde visibilidad; surgen costos duplicados.

Solución:

• Requerir que todos los agentes sean registrados y publicados a través de Agent Hub antes de su uso.

• Designar un propietario de agente para cada agente desplegado.

• Usar la torre de control de Agent Management de Dataiku para auditar agentes activos, uso y cumplimiento de políticas.

2. Bloqueos de IP de API externas y fuentes de datos

Síntoma: El agente falla a mitad de ejecución con errores HTTP 403 o 429 al recopilar datos externos.

Solución:

• Configurar un proxy residencial rotativo (por ejemplo, CyberYozh) en Administración → Configuración → Varios o directamente en el código de la herramienta Python del agente.

• Para agentes que acceden a datos con restricción geográfica, usar la función de segmentación por país de CyberYozh a través de la API.

• Probar la conexión del proxy antes de desplegar: validar con una sola solicitud primero, luego ejecutar tareas masivas.

3. Llamadas de LLM y herramientas que filtran datos sensibles

Síntoma: Los agentes envían PII o datos comerciales confidenciales a APIs de LLM externas, creando exposición de cumplimiento.

Solución:

• Desplegar un proxy como puerta de enlace local entre tus agentes y LLMs externos.

• Configurar LLM Mesh para que apunte al endpoint del proxy en lugar de directamente a OpenAI o Anthropic.

• Detecta y enmascara automáticamente PII antes de que los prompts salgan de tu entorno, restaurando los valores originales en las respuestas.

4. Fallos de razonamiento y alucinaciones del agente

Síntoma: El agente llama a la herramienta incorrecta, realiza una acción errónea o produce resultados fabricados.

Solución:

• Revise los registros de cadena de pensamiento del agente en el estudio de agentes de Dataiku para rastrear qué llamada de herramienta causó el fallo.

• Añada descripciones explícitas de herramientas y restricciones de parámetros para reducir la ambigüedad.

• Implemente pasos de revisión humana en el proceso para acciones de alto riesgo (transacciones financieras, resultados de cara al cliente).

• Use Dataiku Reasoning Systems para flujos de trabajo de múltiples pasos que requieren planificación extendida antes de actuar.

5. ROI difícil de demostrar en proyectos de agentes

Síntoma: Los agentes se construyen, pero el negocio no ve un impacto medible, y se rechaza la financiación para escalar.

Solución:

• Vincule cada agente a un KPI específico y medible antes de construirlo (por ejemplo, «reducir el tiempo de procesamiento de facturas en X horas por semana»).

• Use la pestaña Gestión de Agentes → Impacto Empresarial para rastrear el rendimiento de los KPI a lo largo del tiempo.

• Comience con casos de uso específicos y de alta frecuencia (enrutamiento de tickets de soporte, validación de facturas) donde el volumen sea lo suficientemente grande como para generar ahorros visibles rápidamente.

Conclusión: Reduzca el tiempo invertido y obtenga beneficios de los datos

Los agentes de IA de Dataiku convierten semanas de esfuerzo experto en flujos de trabajo gobernados y repetibles que se ejecutan en minutos, con resultados probados en diferentes condiciones. Los proxies hacen que estos agentes sean confiables en el mundo real: las IPs residenciales rotativas evitan los bloqueos geográficos y los límites de tasa, mientras mantienen los datos sensibles dentro de su perímetro. Esto garantiza calidad de datos consistente, cumplimiento normativo y ROI.