Analista de datos IA

Sin señal cuando
el número es incorrecto.

Un analista de chat siempre imprime algo plausible — correcto o no, se lee igual. SQAI es el analista de datos IA construido al revés: un motor determinista calcula cada cifra, y cada cifra lleva el hash para reproducirla.

Lo plausible no es demostrable.

IIEl registro del analista

Qué responde. Qué puede demostrar.

La misma pregunta, los mismos dígitos, dos objetos muy distintos. La columna izquierda es una respuesta. La columna derecha es un registro: hashes de plan, invocación y cómputo que al reejecutarse producen los mismos bytes.

el registro del analistacada fila incluye sus hashes

01region = "east" · sum(revenue)Ingresos totales, región este

respondido2130.5
procedencianingunarepeticiónvolver a preguntar y esperarseñal ante errorninguna
demostrado2130.50
plan_hashf87610d8afeb…

Cinco de doce filas coincidieron. Rejecútalo en TypeScript o Python: el mismo hash regresa.

02finance.npv(0.1, [-1000, 300, 420, 560, 680])Valor actual neto al 10 %

respondido505.02
procedencianingunarepeticiónvolver a preguntar y esperarseñal ante errorninguna
demostrado505.020148896933
computation_hashb74f67d0d7a5…

Los quince dígitos, byte a byte idénticos entre TypeScript y Python.

03finance.npv(rate, revenue)El mismo módulo, vinculado a una columna en vivo

respondido3188.17
procedencianingunarepeticiónvolver a preguntar y esperarseñal ante errorninguna
demostrado3188.1687606249325
warm_compute0.83 ms

Calculado en el motor, nunca en el chat — listo en 0,83 ms.

Dígitos idénticos. Solo una columna supera una auditoría.

IIIEl mismo modelo, dos veces

0 de 16, luego 16 de 16.

Dieciséis preguntas cuantitativas, un modelo, dos ejecuciones. Izquierda: el modelo hace su propia aritmética. Derecha: el motor de SQAI calcula y el modelo informa. Los mismos prompts, los mismos datos — el único cambio es quién es dueño del número.

0 / 16el modelo hace la aritmética
16 / 16el motor hace la aritmética

El modelo es bueno leyendo la pregunta. Nunca fue diseñado para ser la calculadora. Por qué el motor responde igual siempre

IVEl escritorio

445 módulos disponibles.

Un analista es tan sólido como el escritorio que lo respalda. El plan tipado nombra una capacidad — finanzas, riesgo, estadística, series temporales — y el motor la calcula sobre el runtime fijado: float64, monohilo, los mismos bytes en cada ejecución.

445módulos de cómputo en el contrato

  • cómputo en caliente: 0,83–0,93 ms
  • agregaciones sub-ms, en proceso
  • ~110 s de aprovisionamiento inicial
finance.npv
valor actual neto de una serie de flujos de caja
finance.irr
tasa interna de retorno
risk.beta
sensibilidad de una serie de retornos frente a su benchmark
stat_tests.pearson_r
correlación, con el estadístico de contraste
regression.ols_multiple
factores multivariables en un solo paso
timeseries_stats.holt_linear
previsión de tendencia sobre una serie temporal

VDos tipos de analista

Lo accesible no es verificable.

Los analistas prosumer optimizan el frente de la respuesta: chat de entrada, gráfico de salida, pegarlo en la presentación. SQAI optimiza lo que hay detrás: una superficie de solo lectura, una política que define tu código, procedencia en cada cifra.

un chat que lee tu archivouna herramienta que llama tu agente
un número en una burbujaun número con su hash
volver a preguntar, obtener otra respuestarepetir la ejecución, obtener los mismos bytes
confiar en la sesiónauditar la ejecución

Solo lectura por diseño. El modelo solo puede solicitar; tu lista de permisos decide. Cómo actúa la política de acceso

VIPreguntas

Preguntas y respuestas.

¿Qué es un analista de datos con IA?

Software que convierte preguntas en lenguaje natural en respuestas calculadas sobre tus datos. La mayoría son chat primero: un modelo lee tu archivo e improvisa el análisis. SQAI es herramienta primero: el modelo traduce la pregunta en un plan tipado, un motor determinista lo computa y la respuesta regresa con los hashes para reproducirla exactamente.

¿Puedo usar SQAI en lugar de un analista de datos de ChatGPT?

Si necesitas cifras que puedas defender, sí. Un analista de chat está diseñado para la accesibilidad: sube un archivo, obtén una cifra plausible. SQAI está diseñado para la verificabilidad: el modelo nunca hace la aritmética. En dieciséis preguntas cuantitativas, el mismo modelo obtuvo 0 de 16 solo y 16 de 16 con el motor calculando.

¿Cómo sé que el número es correcto?

Cada respuesta lleva hashes del plan, la invocación y el cómputo sobre la entrada canónica y el resultado. Repite la solicitud y los bytes coinciden — en TypeScript y en Python. Si el esquema de los datos cambia por debajo, la ejecución falla con schema_revision_mismatch en lugar de devolver silenciosamente un número distinto.

¿Es suficientemente rápido para análisis interactivo?

Las agregaciones responden en submilisegundos, en proceso. Los 445 módulos de cómputo responden en 0,83–0,93 ms una vez calientes; aprovisionar el motor es un único ~110 s.

¿El modelo lee todo mi conjunto de datos?

No. El motor lee los datos; el modelo ve como máximo 25 filas, 250 celdas y 32 000 bytes por respuesta — y cualquier truncamiento se declara, nunca es silencioso. Toda la superficie es de solo lectura por construcción.

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