Data Agent · Insitia Labs

Custom Build. Alcance definido para cada proyecto.

Cualquier persona de tu equipo hace una pregunta de negocio en lenguaje normal, en Slack o en la web. El agente encuentra las tablas correctas, escribe el SQL, lo valida, lo ejecuta con los permisos de esa persona y responde mostrando la consulta y sus fuentes.

Es el patrón del data agent interno de OpenAI, construido sobre tu warehouse. El modelo es la parte fácil. El valor está en tu esquema, tus definiciones de métricas y tus reglas de acceso, y ese es el trabajo que hacemos junto con tu equipo de datos.

BYOC (bring your own cloud): se despliega en tu entorno de AWS, GCP, Azure u on-prem y consulta tu warehouse donde ya vive.

Qué construimos

Capa de contexto: descripciones de tablas, llaves de join, definiciones de métricas y un glosario de negocio, organizados por dominio
Acceso con gobierno: un MCP server sobre tu warehouse o capa semántica, que aplica permisos por fila y por columna como la persona que pregunta
Un ciclo de SQL que se revisa solo: genera, valida (dry run, límite de costo) y corrige antes de ejecutar de verdad
Respuestas auditables: cada respuesta muestra su SQL y las tablas de donde salió
Seguimiento de precisión: un set de preguntas de referencia para saber si el agente mejora o empeora

Herramientas / stack

Claude Agent SDK: el loop del agente
MCP: acceso con gobierno a Snowflake, BigQuery, Databricks o Postgres
dbt / capa semántica: la reutilizamos si ya la tienes
App de Slack + interfaz web: donde tu equipo pregunta

Cuándo encaja

Tu equipo de datos se pasa la semana respondiendo los mismos “¿me puedes sacar…?”, y todos los demás esperan. Quieres respuestas de autoservicio sin dar acceso directo al warehouse.

Pruébalo antes de comprometerte

Contrata primero un Workshop por separado ($1,000). Construimos una PoC desde cero con las herramientas que usamos todos los días, para que tus ingenieros vean cómo trabajamos antes de definir el alcance de un proyecto.