Agente de IA

ETL (Extraer, Transformar, Cargar) Agente de IA

Conecte y mueva datos entre sistemas sin necesidad de código ni canalizaciones manuales

6 semanas para construir una canalización de datos. O bien: un proceso ETL instantáneo que extrae, transforma y carga automáticamente. Usted elige.

Beneficios

Integración de datos sin esfuerzo de ingeniería

Construir flujos de trabajo ETL requiere semanas de desarrollo. Las transferencias manuales de datos son propensas a errores y poco confiables. Además, los cambios en los esquemas interrumpen los procesos constantemente. Este agente gestiona todo el movimiento de datos de forma totalmente automática.

10x

Creación de pipelines más rápida

99,5 %

Precisión de la transferencia

Cero

Mantenimiento de código

Flujos Agentes

Automatización completa del flujo de trabajo ETL

Pipeline automatizado: conexión de origen y extracción de datos, detección y mapeo de esquemas, transformación y enriquecimiento de datos, validación con gestión de errores, carga en el sistema de destino, monitorización y alertas.

Cómo funciona

Automatización Inteligente de Canalizaciones de Datos

El agente se conecta a cualquier fuente de datos mediante conectores nativos, transforma formatos y esquemas de datos automáticamente con IA, gestiona la detección de errores y la lógica de reintento, y carga los datos en los sistemas de destino de forma programada.

Agentes con aprendizaje autónomo

El agente mejora con cada tarea: se adapta a los resultados, aplica el feedback recibido y se autocorrije mediante IA Constitucional.

Hasta un 98% de precisión

Como resultado de los constantes bucles de retroalimentación, los agentes de IA de Beam perfeccionan su enfoque con cada ciclo, lo que conduce a una precisión del 98% en todos los flujos.

Cambio inteligente de modelo

Lo llamamos ModelMesh. Cada agente selecciona el modelo adecuado para la tarea, equilibrando velocidad, precisión y coste en tiempo real.

Extraiga el número de pedido, la información del vendedor, la información de entrega y los detalles de pago de los formularios de pedido cargados.

Completado

ID-0E48

Extraiga el número de pedido, la información del vendedor, la información de entrega y los detalles de pago de los formularios de pedido cargados.

Completado

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Extraiga el número de pedido, la información del vendedor, la información de entrega y los detalles de pago de los formularios de pedido cargados.

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Agentes con aprendizaje autónomo

El agente mejora con cada tarea: se adapta a los resultados, aplica el feedback recibido y se autocorrije mediante IA Constitucional.

Hasta un 98% de precisión

Como resultado de los constantes bucles de retroalimentación, los agentes de IA de Beam perfeccionan su enfoque con cada ciclo, lo que conduce a una precisión del 98% en todos los flujos.

Cambio inteligente de modelo

Lo llamamos ModelMesh. Cada agente selecciona el modelo adecuado para la tarea, equilibrando velocidad, precisión y coste en tiempo real.

Extraiga el número de pedido, la información del vendedor, la información de entrega y los detalles de pago de los formularios de pedido cargados.

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Extraiga el número de pedido, la información del vendedor, la información de entrega y los detalles de pago de los formularios de pedido cargados.

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Extraiga el número de pedido, la información del vendedor, la información de entrega y los detalles de pago de los formularios de pedido cargados.

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Integraciones

Se conecta a todos los sistemas de datos

Extracción automatizada desde bases de datos (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle), APIs, plataformas SaaS y archivos (CSV, JSON, XML). Carga directa en Snowflake, Redshift, BigQuery, data lakes, almacenes de datos y sistemas operacionales.

Aplicación

Transferencia de datos en 2 días

Conecte los sistemas de origen y destino. Defina reglas de transformación y programaciones. La mayoría de los equipos tienen su primer flujo de datos automatizado en funcionamiento en menos de 48 horas desde el inicio del proyecto.

<p>Paso 1</p>

<h4>Descubrimiento de agentes</h4>

<p>Realizar talleres con las partes interesadas pertinentes para identificar y priorizar los casos de uso y determinar los requisitos</p><p><br class="trailing-break"></p>

<p>Paso 1</p>

<h4>Descubrimiento de agentes</h4>

<p>Realizar talleres con las partes interesadas pertinentes para identificar y priorizar los casos de uso y determinar los requisitos</p><p><br class="trailing-break"></p>

<p>Paso 2</p>

Configuración del Agente

<p>Desarrolle y ponga en marcha su primer agente con lógica básica e integración (alcance y registro de procesos, conjunto de datos de prueba de 30-50 ejemplos, agente de línea de base en ejecución y pruebas con mapeo de salida de destino)</p><p><strong>Desarrolle y ponga en marcha su primer agente con lógica básica e integración</strong></p>

<p>Paso 2</p>

Configuración del Agente

<p>Desarrolle y ponga en marcha su primer agente con lógica básica e integración (alcance y registro de procesos, conjunto de datos de prueba de 30-50 ejemplos, agente de línea de base en ejecución y pruebas con mapeo de salida de destino)</p><p><strong>Desarrolle y ponga en marcha su primer agente con lógica básica e integración</strong></p>

<p>Paso 3</p>

<h4>Formación de agentes</h4>

Evalúe el rendimiento e incorpore el feedback de los usuarios del proceso (con un nivel de optimización del agente de hasta el 80% sobre el resultado esperado, medición y optimización de la precisión a nivel de variable, configuración de integraciones e interfaz de API de feedback)

<p>Paso 3</p>

<h4>Formación de agentes</h4>

Evalúe el rendimiento e incorpore el feedback de los usuarios del proceso (con un nivel de optimización del agente de hasta el 80% sobre el resultado esperado, medición y optimización de la precisión a nivel de variable, configuración de integraciones e interfaz de API de feedback)

<p>Paso 4</p>

<h4>Agente en directo</h4>

<p>Extender a más flujos de trabajo y equipos de clientes (supervisión en directo y continua, interfaz humana en el bucle, autoajuste de nodos para mejoras de avisos automatizados, mejora de la precisión en un 90 %, mejoras semanales de la lógica empresarial)</p><p><br class="trailing-break"></p>

<p>Paso 4</p>

<h4>Agente en directo</h4>

<p>Extender a más flujos de trabajo y equipos de clientes (supervisión en directo y continua, interfaz humana en el bucle, autoajuste de nodos para mejoras de avisos automatizados, mejora de la precisión en un 90 %, mejoras semanales de la lógica empresarial)</p><p><br class="trailing-break"></p>

Características principales

Capacidades de ETL empresariales

Configuración sin código

Defina fuentes, transformaciones y destinos sin escribir una sola línea de código. Interfaz de mapeo visual.

Mapeo Automático de Esquemas

La IA detecta y estructura los esquemas automáticamente, gestionando las conversiones de tipos y el procesamiento de valores nulos.

Control de Errores

Detecta fallos, reintenta con retroceso progresivo y alerta ante incidencias. Garantiza siempre la máxima fiabilidad de los datos.

Demo

Descubra la automatización de ETL en acción

Vea cómo el agente extrae datos de clientes de Salesforce, transforma formatos, enriquece la información con datos externos, valida su integridad y la carga en Snowflake para su posterior análisis; todo de forma completamente automática.