#Empleado de IA · Viz: Guía de configuración para escenarios de CRM

Tomando como ejemplo un escenario de CRM, aprenda cómo hacer que su analista de IA Viz realmente comprenda su negocio y desarrolle todo su potencial.

#1. Introducción: De "ver datos" a "entender el negocio" con Viz

En el sistema NocoBase, Viz es un analista de IA preconfigurado. Puede reconocer el contexto de la página (como Leads, Oportunidades, Cuentas) y generar gráficos de tendencias, gráficos de embudo y tarjetas de KPI. Sin embargo, por defecto, solo posee las capacidades de consulta más básicas:

Estas herramientas solo permiten a Viz "reconocer la estructura", pero aún no "comprender el contenido". Para que genere insights, detecte anomalías y analice tendencias, necesita ampliarlo con herramientas de análisis más adecuadas.

En la demostración oficial de CRM, utilizamos dos enfoques:

• Overall Analytics (Motor de análisis general): Una solución reutilizable, segura y basada en plantillas;
• SQL Execution (Motor de análisis especializado): Ofrece mayor libertad, pero conlleva mayores riesgos.

Estas dos opciones no son las únicas; son más bien un paradigma de diseño:

Puede seguir sus principios para crear una implementación que se adapte mejor a su propio negocio.

#2. Estructura de Viz: Personalidad estable + Tareas flexibles

Para entender cómo extender Viz, primero debe comprender su diseño interno por capas:

Este diseño por capas permite a Viz mantener una personalidad estable (lógica de análisis consistente) y, al mismo tiempo, adaptarse rápidamente a diferentes escenarios de negocio (CRM, gestión hospitalaria, análisis de canales, operaciones de producción...).

#3. Patrón uno: Motor de análisis basado en plantillas (Recomendado)

#3.1 Resumen del principio

Overall Analytics es el motor de análisis central en la demostración de CRM. Gestiona todas las consultas SQL a través de una colección de plantillas de análisis de datos (data_analysis). Viz no escribe SQL directamente, sino que invoca plantillas predefinidas para generar resultados.

El flujo de ejecución es el siguiente:

flowchart TD
    A[Viz recibe tarea] --> B[Invoca el flujo de trabajo Overall Analytics]
    B --> C[Coincide la plantilla según la página/tarea actual]
    C --> D[Ejecuta el SQL de la plantilla (solo lectura)]
    D --> E[Devuelve el resultado de los datos]
    E --> F[Viz genera el gráfico + breve interpretación]

De esta manera, Viz puede generar resultados de análisis seguros y estandarizados en segundos, y los administradores pueden gestionar y revisar centralmente todas las plantillas SQL.

#3.2 Estructura de la colección de plantillas (data_analysis)

#Ejemplos de plantillas en la demostración de CRM

#3.3 Ventajas de este patrón

📘 Esta colección data_analysis no tiene que llamarse así. La clave es: almacenar la lógica de análisis de forma templada, para que un flujo de trabajo la invoque de manera uniforme.

#3.4 Cómo hacer que Viz lo utilice

En la definición de la tarea, puede indicarle explícitamente a Viz:

Hola Viz,

Por favor, analice los datos del módulo actual.

**Prioridad:** Utilice la herramienta Overall Analytics para obtener resultados de análisis de la colección de plantillas.
**Si no se encuentra una plantilla coincidente:** Indique que falta una plantilla y sugiera al administrador que añada una.

Requisitos de salida:
- Genere un gráfico separado para cada resultado;
- Incluya una breve descripción de 2 a 3 frases debajo del gráfico;
- No fabrique datos ni haga suposiciones.

De esta manera, Viz invocará automáticamente el flujo de trabajo, buscará el SQL más adecuado en la colección de plantillas y generará el gráfico.

#4. Patrón dos: Ejecutor de SQL especializado (Usar con precaución)

#4.1 Escenarios aplicables

Cuando necesite análisis exploratorios, consultas ad-hoc o agregaciones JOIN de múltiples colecciones, puede hacer que Viz invoque una herramienta de SQL Execution.

Las características de esta herramienta son:

• Viz puede generar directamente consultas SELECT;
• El sistema las ejecuta y devuelve el resultado;
• Viz se encarga del análisis y la visualización.

Ejemplo de tarea:

"Por favor, analice la tendencia de las tasas de conversión de leads por región durante los últimos 90 días."

En este caso, Viz podría generar:

SELECT region, COUNT(id) AS leads, SUM(converted)::float/COUNT(id) AS rate
FROM leads
WHERE created_at > now() - interval '90 day'
GROUP BY region;

#4.2 Riesgos y recomendaciones de protección

Recomendaciones generales:

• Los usuarios regulares solo deben tener habilitado el análisis basado en plantillas (Overall Analytics);
• Solo los administradores o analistas avanzados deben tener permitido usar SQL Execution.

#5. Si desea construir su propio "Overall Analytics"

A continuación, se presenta un enfoque general y sencillo que puede replicar en cualquier sistema (sin depender de NocoBase):

#Paso 1: Diseñar la colección de plantillas

El nombre de la colección puede ser cualquiera (por ejemplo, analysis_templates). Solo necesita incluir los campos: name, sql, collection y description.

#Paso 2: Escribir un servicio o flujo de trabajo de "Obtener plantilla → Ejecutar"

Lógica:

1. Recibir la tarea o el contexto de la página (por ejemplo, la colección actual);
2. Coincidir con una plantilla;
3. Ejecutar el SQL de la plantilla (solo lectura);
4. Devolver una estructura de datos estandarizada (filas + campos).

#Paso 3: Hacer que la IA invoque esta interfaz

El prompt de la tarea se puede escribir así:

Primero, intente invocar la herramienta de análisis de plantillas. Si no se encuentra un análisis coincidente en las plantillas, entonces use el ejecutor de SQL.
Por favor, asegúrese de que todas las consultas sean de solo lectura y genere gráficos para mostrar los resultados.

De esta manera, su sistema de empleado de IA tendrá capacidades de análisis similares a las de la demostración de CRM, pero será completamente independiente y personalizable.

#6. Mejores prácticas y recomendaciones de diseño

#7. De la demostración de CRM a su escenario

Ya sea que trabaje con un CRM hospitalario, fabricación, logística de almacén o admisiones educativas, siempre que pueda responder las siguientes tres preguntas, Viz puede aportar valor a su sistema:

Una vez que haya definido esto, solo necesita:

• Escribir la lógica de análisis en la colección de plantillas;
• Adjuntar el prompt de la tarea a la página;
• Viz podrá entonces "hacerse cargo" del análisis de sus informes.

#8. Conclusión: Lleve el paradigma consigo

"Overall Analytics" y "SQL Execution" son solo dos implementaciones de ejemplo. Lo más importante es la idea detrás de ellas:

Hacer que el empleado de IA comprenda su lógica de negocio, no solo que ejecute prompts.

Ya sea que utilice NocoBase, un sistema privado o su propio flujo de trabajo personalizado, puede replicar esta estructura:

• Plantillas centralizadas;
• Invocaciones de flujo de trabajo;
• Ejecución de solo lectura;
• Presentación por IA.

De esta manera, Viz ya no es solo una "IA que puede generar gráficos", sino un verdadero analista que comprende sus datos, sus definiciones y su negocio.