Funciona con sus herramientas de IA

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Compatible con MCP desde el origen

Funciona con sus herramientas de IA

Conecte Cualquier IA a Sus Datos Gobernados con MCP y Mosaic

Su BI dice que los ingresos son de $4,2M. Su IA dice $3,9M. Ambos son técnicamente correctos, pero usan lógicas de negocio diferentes. Cada herramienta define las métricas de forma independiente, y las herramientas de IA heredan esa inconsistencia.

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IA que responde con confianza… pero de forma incorrecta

Cuando las herramientas de IA consultan datos brutos de almacenamiento, no hay garantía de que las cifras sean correctas, estén actualizadas o correctamente delimitadas. La alucinación no es solo un problema del modelo, es un problema de datos. Las herramientas de IA sin una capa de datos gobernada cometerán errores, y sonarán convincentes al hacerlo.

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Sin una capa de acceso gobernada para la IA

Las herramientas de IA pueden consultar cualquier cosa en su almacenamiento, incluidos datos a los que no deberían acceder. No existe una capa que regule quién puede preguntar qué, ni que garantice que los datos sensibles permanezcan protegidos cuando la IA está involucrada.

Explora la gobernanza de datos

Los datos no están preparados para el consumo de la IA

Los proyectos de IA se estancan mientras esperan datos limpios y modelados. Los backlogs de ingeniería crecen. Los analistas recrean los mismos esquemas en cada herramienta. La base semántica que las herramientas de IA necesitan nunca llega a construirse.

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Vea cómo es en la práctica una capa de datos de IA gobernada.

Cómo Mosaic le da a los agentes de IA una base de datos gobernada

Mosaic es una capa semántica que se ubica entre su data warehouse y las herramientas que lo consumen. No mueve sus datos. Define cómo se interpretan sus datos, quién puede acceder a ellos y la velocidad con la que se sirven.

Una definición de métrica. Todas las herramientas.

Defina ingresos, churn, CAC o cualquier métrica de negocio una sola vez en Mosaic. Cada dashboard de BI, agente de IA y consulta de analista llega al mismo número, porque todos leen del mismo modelo semántico.

Integración MCP: Mosaic expone su capa semántica a las herramientas de IA a través del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), de modo que Claude, Copilot y cualquier herramienta compatible con MCP razonan sobre definiciones de negocio gobernadas, no sobre SQL bruto. Y como la capa semántica es la constante, puede cambiar de LLM sin tener que remodelar sus datos ni reconciliar sus métricas.

Seguridad de IA y acceso gobernado, integrados

Mosaic Sentinel es su capa de seguridad para la IA. Defina exactamente a qué conjuntos de datos pueden acceder las herramientas de IA, incluidos límites estrictos en torno a PII y datos sensibles. Sentinel rastrea todas las consultas realizadas a través de la capa semántica, tanto de humanos como de agentes de IA, ofreciendo un registro de auditoría completo para cumplimiento normativo sin necesidad de recrear los controles de acceso de su data warehouse. Y como los agentes solo ven datos limpios, bien delimitados y gobernados, se elimina de raíz una de las principales causas de alucinación.

Un modelo semántico gobernado en 30 minutos

La creación de esquemas que antes tomaba un día ahora toma 30 minutos. Conecte una fuente de datos, describa qué está modelando y Mosaic Studio genera las uniones (joins), atributos y relaciones, listos para que las herramientas de IA los consulten de inmediato.

Cómo es una capa de datos de IA gobernada en producción

¿Cómo se ve esto en funcionamiento?

Agentes de IA Fundamentados en Lógica

Conecte Claude, Copilot o cualquier agente compatible con MCP a su capa semántica de Mosaic. Los LLM responden preguntas usando sus definiciones reales de negocio, no solo lo que el SQL bruto devuelva por azar.

Métricas Consistentes en Todas las Herramientas

Power BI, Tableau y Looker usan las mismas definiciones de ingresos y KPI. Se acabaron las reuniones de reconciliación cuando los números no coinciden entre dashboards.

Cree apps de IA sobre datos confiables, sin depender de ingeniería de datos

Los equipos de IA pueden crear y lanzar aplicaciones basadas en datos de negocio gobernados sin esperar a que ingeniería lo modele todo primero. Conecte una fuente, genere el modelo semántico en Mosaic Studio y comience a construir: su app pasa a consultar lógica de negocio real y consistente desde el primer día.

Gobernanza de datos y observabilidad de IA

Defina exactamente a qué conjuntos de datos pueden acceder las herramientas de IA y los analistas. Mosaic Sentinel registra cada consulta con fines de cumplimiento, sin alterar el modelo de seguridad actual de su data warehouse.

"Creemos que Strategy AI tendrá un impacto significativo en Bayer al ofrecer a nuestros usuarios insights automatizados y conversacionales sobre nuestros datos críticos."

- Mathew Ratnam Director and Digital Lead, Data & Analytics · Bayer

Informe: Implementando IA corporativa a escala

Mosaic expone su capa semántica a los agentes de IA a través del Protocolo de Contexto de Modelo. Para ver cómo esto estandariza la comunicación entre su data warehouse y LLM como Claude o Copilot, descargue nuestro informe.

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Preguntas Frecuentes

¿Qué es una capa semántica para agentes de IA?

Una capa semántica es una capa de modelado de datos que se ubica entre su data warehouse y las herramientas que lo consultan. Para los agentes de IA, esto significa que el agente no consulta tablas brutas, sino métricas de negocio predefinidas y gobernadas. Mosaic es una capa semántica que expone estas definiciones a los agentes de IA vía MCP, de modo que los agentes siempre trabajan con una lógica de negocio consistente y con control de acceso.

¿Qué es el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) y por qué es importante para los datos corporativos?

El MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) es un estándar abierto que permite a los agentes de IA comunicarse con fuentes de datos y herramientas externas de forma estructurada. Para los datos corporativos, el MCP es importante porque ofrece a agentes de IA como Claude o Copilot una interfaz gobernada para acceder a sus datos, en lugar de escribir SQL bruto o acceder directamente a las tablas del data warehouse. Mosaic expone su capa semántica vía MCP, de modo que los agentes de IA razonan sobre definiciones de negocio, y no sobre datos brutos.

¿En qué se diferencia una capa semántica de un data warehouse o un data lakehouse?

Un data warehouse almacena y organiza sus datos brutos. Un data lakehouse añade flexibilidad para manejar también datos no estructurados. Sin embargo, ninguno de los dos le dice a sus herramientas qué significan esos datos. Una capa semántica como Mosaic se sitúa sobre su infraestructura existente y define la lógica de negocio: qué significa "ingresos", quién puede acceder a ellos, cómo se calculan. Todo esto sin mover ni copiar sus datos. Su warehouse sigue siendo la fuente. Mosaic se convierte en la capa de interpretación desde la cual leen todas las herramientas.

¿Cómo gestiona Mosaic la gobernanza de IA y los controles de acceso a los datos?

Mosaic Sentinel rastrea todas las consultas realizadas a través de la capa semántica, tanto de humanos como de agentes de IA. Usted define a qué conjuntos de datos puede acceder cada agente de IA o rol de usuario, y Sentinel registra cada consulta con fines de auditoría de cumplimiento. Todo esto ocurre en la capa semántica, por lo que no necesita modificar los controles de acceso de su data warehouse.

Strategy Mosaic: Sus datos, unificados.

Agende una demostración de 30 minutos con nuestro equipo. Le mostraremos cómo conectar Mosaic a sus herramientas existentes y hacer que los agentes de IA razonen sobre datos de negocio gobernados, comenzando por su modelo de datos real.

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