Pregunta en lenguaje natural
Cada módulo de analítica trae un asistente. Pregunta “¿qué clientes cayeron más de 20% este año?” y obtén una respuesta real — sin constructor de consultas, sin buscar entre dashboards.
Incluido en todos los módulos
Pregúntale lo que sea a tus datos. Con seguridad.
Un asistente de IA vive en cada módulo de idcom.ai — responde en lenguaje natural, con gráficas y cifras citadas.
Corre sobre tu propia llave de IA, sobre métricas curadas de solo lectura, dentro de tu propio espacio aislado — y pseudonimiza los nombres de tus clientes antes de que algo llegue al modelo. De grado empresarial por construcción, no como una idea de último momento.
Ask AI · Clientes
YTD · vista filtrada
¿Qué cuentas retenidas cayeron más de 20% este año?
7 cuentas retenidas cayeron más de 20% YoY (Crecimiento · YTD). Las tres mayores caídas:
CUST_a3f1 −$412k
CUST_9b07 −$287k
CUST_2d55 −$203k
Los nombres mostrados son códigos pseudonimizados — rehidratados solo en tu navegador.
Qué puede hacer
Un analista de guardia, en cada página.
El asistente responde desde las mismas métricas curadas que alimentan tus dashboards — así que lo que te dice coincide con lo que encontrarías haciendo clic, solo que más rápido.
Respuestas con gráficas y citas
Las respuestas llegan como markdown legible con gráficas de barras y líneas en línea, y cada cifra cita la métrica y el período de donde viene — p. ej. “$1.57M (Resumen · YTD)” — para que puedas confiar y rastrear.
Consciente de la página donde estás
El asistente lee la vista y los filtros que tienes abiertos, así que “¿cómo va el margen?” en una página filtrada responde por ese corte exacto — no por todo el negocio.
Pregunta a través de todos los módulos
En el inicio del dashboard, un agente cross-módulo responde preguntas que cruzan Ventas, Finanzas, Forecast, Promociones y más — tomando de cada módulo al que tienes acceso, en una sola respuesta.
Exporta y comparte
Convierte cualquier conversación en un PDF con formato, o envía la transcripción por correo a un colega como archivo adjunto real — el análisis, listo para la reunión.
Recuerda tu hilo
Las conversaciones persisten localmente entre recargas, con historial guardado que puedes retomar y un recall automático de tus hilos recientes — para continuar donde lo dejaste. Tus datos nunca se usan para entrenar el modelo.
Seguridad & sin exposición de datos
Diseñado para que tus datos no se filtren.
La mayoría de “IA sobre tus datos” le atornilla un chatbot a una base de datos. La nuestra es lo opuesto: una superficie cerrada donde el modelo solo ve agregados curados, sobre tu propia llave, con los nombres retirados.
Los nombres nunca llegan al modelo
Los nombres de clientes y vendedores se pseudonimizan en códigos deterministas (CUST_… / REP_…) antes de que algo salga hacia el modelo. Aún puede rankear y agrupar entidades, pero los nombres reales se rehidratan solo en tu navegador al renderizar. El modelo nunca los ve.
Tu propia llave de IA — sin pool compartido
Cada cliente corre sobre su propia llave de API de Anthropic, configurada en Admin → Integraciones. No hay fallback compartido de plataforma: tus preguntas corren en tu llave, tu consumo, tu control.
Herramientas curadas y de solo lectura
El asistente solo puede llamar a un conjunto fijo y en lista blanca de endpoints de métricas de solo lectura — los mismos agregados que ves en pantalla. Sin consultas arbitrarias, sin volcados de filas crudas. Los parámetros están en lista blanca y acotados; las respuestas están limitadas para acotar lo que sale.
Aislamiento entre clientes, doblemente reforzado
El modelo nunca controla de qué empresa lee. La empresa a la que perteneces se deriva de tu sesión iniciada del lado del servidor, y el backend la re-deriva y rechaza cualquier discrepancia. Un cliente no puede alcanzar los datos de otro — ni por accidente.
Restringido por permisos, cierra por defecto
El agente cross-módulo solo ve los módulos a los que tu empresa realmente tiene acceso. Si falta un permiso, la herramienta simplemente no está — el default es sin acceso, no acceso accidental.
Endurecido contra inyección
El contexto de página y la conversación previa se pasan al modelo como datos, nunca como instrucciones, y los enlaces que genera el modelo se sanitizan por esquema antes de renderizar. Los prompts incrustados en tus datos no pueden secuestrar al asistente.
Corre sobre la misma base AWS-nativa y cifrada que el resto de la plataforma. Conoce nuestra seguridad de datos →
Las preguntas que hará tu revisión de seguridad
Las respuestas cortas.
- ¿Sobre la llave de IA de quién corre?
- La tuya. Cada cliente corre sobre su propia llave de API de Anthropic, configurada en Admin → Integraciones. No hay pool compartido de plataforma ni fallback a nuestra llave — tus preguntas corren en tu llave, tu consumo y tu control.
- ¿El modelo ve los nombres de nuestros clientes?
- No. Los nombres de clientes y vendedores se pseudonimizan en códigos deterministas (CUST_… / REP_…) antes de que algo salga hacia el modelo. La misma entidad siempre recibe el mismo código, así que el asistente todavía puede rankear y agrupar — y los nombres reales se rehidratan solo en tu navegador al renderizar.
- ¿Una empresa puede llegar a leer los datos de otra?
- No. El modelo nunca controla de qué empresa lee: la empresa a la que perteneces se deriva de tu sesión iniciada del lado del servidor, y el backend la re-deriva de forma independiente y rechaza cualquier discrepancia. El aislamiento se refuerza dos veces, además de prefijos de S3 dedicados, llaves de partición de DynamoDB, alcance de IAM y grupos de Cognito por cliente.
- ¿Nuestros datos se usan para entrenar un modelo?
- No. Tus datos nunca se usan para entrenar modelos. La “memoria” del asistente son tus propias conversaciones guardadas, almacenadas localmente en tu navegador y recuperadas hacia el prompt — no reentrenamiento del modelo.
- ¿Qué puede hacer realmente el asistente?
- Solo llamar a un conjunto fijo y en lista blanca de endpoints de métricas de solo lectura — los mismos agregados detrás de tus dashboards. Sin consultas arbitrarias, sin volcados de filas crudas y sin acceso de escritura. Los parámetros están en lista blanca y acotados, y las respuestas están limitadas para acotar lo que sale.
- ¿Un prompt escondido en nuestros datos puede secuestrarlo?
- El contexto de página y la conversación previa se pasan al modelo como datos, nunca como instrucciones, y los enlaces que genera el modelo se sanitizan por esquema antes de renderizar. Los prompts incrustados en tus datos no pueden redirigir al asistente.
- ¿Qué pasa si no configuramos una llave?
- El asistente simplemente reporta que no está configurado. Cierra por defecto — no hay una llave compartida a la que recurrir en silencio.
La arquitectura completa está en la página de seguridad de datos.
Cómo fluye una pregunta
Cuatro pasos — y los nombres nunca salen.
01
Preguntas
Una pregunta en lenguaje natural, acotada automáticamente al módulo y la vista filtrada donde estás.
02
Corre una herramienta curada
El asistente llama a un endpoint de métricas de solo lectura, en lista blanca, sobre los datos de tu empresa — el mismo agregado detrás del dashboard.
03
Se retiran los nombres
Los nombres de clientes y vendedores en el resultado se reemplazan por códigos deterministas antes de que el modelo los vea.
04
Respuesta, rehidratada
El modelo razona sobre los códigos y devuelve una respuesta con gráficas; los nombres reales reaparecen solo en tu navegador al renderizar.
Prueba a preguntar
Las preguntas que tus equipos ya se hacen entre ellos.
Clientes
“¿Qué cuentas retenidas cayeron más de 20% este año?”
Ventas
“¿Qué vendedores no abrieron ningún cliente nuevo este trimestre?”
Finanzas
“¿Dónde está fugando más nuestro gross-to-net?”
Forecast
“¿Qué mueve el próximo trimestre — demanda base o lift promocional?”
Promociones
“¿Qué promociones deberíamos detener y cuáles profundizar?”
Varianzas y RGM
“¿El cambio de utilidad bruta fue precio, volumen o mix?”
¿Listo para verlo con tus datos?
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