Todas las empresas dependen de una extensa red de reglas de negocio para gestionar sus operaciones diarias. Estas incluyen niveles de precios, umbrales de cumplimiento normativo, patrones de fraude y lógica de enrutamiento automatizado. Sin embargo, nuestra experiencia en 480+ demostraciones* con clientes señala un desafío persistente: los cuellos de botella operativos casi siempre surgen de la traducción manual de requisitos, la programación de lógica compleja y la preparación de datos de prueba a ciegas.
Cuando la lógica de negocio queda enterrada en hojas de cálculo heredadas, atrapada en código opaco o escrita manualmente en procedimientos almacenados frágiles, la innovación se estanca. El DecisionRules AI Assistant se creó para eliminar precisamente estos puntos de fricción, actuando como un colaborador en tiempo real que comprende el contexto directamente en la ventana de tu espacio de trabajo web.
* Basado en un análisis interno de llamadas de demostración realizadas con clientes y clientes potenciales.
Los pilares del valor impulsado por la IA
Al colaborar estrechamente con nuestros clientes y comprender los obstáculos más frecuentes que enfrentan, diseñamos el DecisionRules AI Assistant para responder directamente a las necesidades más habituales de la automatización de decisiones. El asistente ofrece inteligencia bajo demanda directamente en la ventana de tu espacio de trabajo activo. Las evaluaciones comparativas internas con analistas de tres niveles de experiencia confirman una reducción promedio del 60% en el tiempo de creación de reglas y un aumento de 3x en la productividad diaria de los analistas de riesgos y de negocio
1. Acelerar la generación de reglas (del concepto a la lógica funcional en segundos)
La parte lenta de crear una regla no es decidir qué debe hacer. Es convertir esa decisión en una tabla de decisiones estructurada o en un conjunto de criterios de enrutamiento, fila por fila. La generación de reglas es la funcionalidad más solicitada por los equipos que buscan agilizar su flujo de trabajo, porque traducir una política de negocio cambiante en una tabla de datos clara suele requerir la participación de un ingeniero de software.
Generación de reglas
Con asistencia de IA
Describe tus requisitos en lenguaje sencillo y el asistente los convierte en tablas de decisiones, reglas de scripting, tablas de búsqueda o flujos de decisiones funcionales.
Niveles de precios · criterios de enrutamiento
El asistente elimina ese traspaso. Describe tus requisitos en lenguaje sencillo o pega una descripción de la lógica, y el asistente interpreta lo que escribiste y crea la regla o el flujo adecuado directamente en tu espacio de trabajo activo. Partes de tu intención y la vas refinando, en lugar de construir manualmente cada condición, cálculo o paso del proceso.
2. Simplificar las expresiones complejas con el Function Builder
A medida que la lógica crece, las fórmulas se complican. Los bloques con múltiples condiciones, los cálculos dinámicos con fechas y las operaciones con arreglos, como los bucles anidados, hacen que las personas pierdan tiempo buscando en la documentación o intentando adivinar la sintaxis de funciones como append o collect.
Function Builder
Con comprensión del contexto
Selecciona una celda y solicita la expresión. El asistente lee el contexto, escribe una fórmula clara y explica la lógica existente.
Condiciones anidadas · cálculos con fechas
El Function Builder convierte esa búsqueda en una pregunta. Selecciona una celda o un nodo y pídele al asistente que escriba la expresión. Lee el contexto circundante, propone una fórmula clara y puede explicar la lógica que ya existe. En la práctica, funciona como un compañero de programación que ya conoce tu regla: describes el resultado que quieres y se encarga de la sintaxis.
3. Generación automatizada de datos de prueba y confianza en los escenarios "qué pasaría si"
Verificar una regla compleja suele implicar crear manualmente cargas útiles JSON de prueba para activar casos límite específicos. Es lento, es fácil pasar por alto una ruta y esas lagunas suelen manifestarse como comportamientos inesperados en producción.
Generación de datos de prueba
Automatizada
Indícale al asistente tus esquemas de entrada y salida y creará las matrices de prueba por ti. Obtén una amplia cobertura de las rutas lógicas sin probar, o la combinación exacta que hace fallar una regla, sin escribir una sola carga útil.
Casos límite · lagunas de cobertura
El asistente lee directamente tus esquemas de entrada y salida y crea las matrices de prueba por ti. Ya sea que necesites conjuntos de datos aleatorios para someter a pruebas de estrés los límites de ejecución paralela, cobertura de las rutas lógicas que nadie ha probado todavía o la combinación exacta que hace fallar una regla, obtienes una amplia cobertura de pruebas sin escribir una sola carga útil.
La matriz de gobernanza y arquitectura del espacio de trabajo
Además de la creación diaria de reglas, el asistente de IA ofrece un conjunto completo de herramientas de gestión para la documentación integrada, la validación y la navegación del proyecto. Obtén más información en nuestra página de resumen de reglas.
| Objetivo operativo | Punto de fricción heredado | Solución del asistente de IA |
|---|---|---|
| Documentación auditable | Los equipos de negocio y cumplimiento normativo a menudo no pueden leer el código subyacente de las reglas, lo que dificulta verificar si las políticas se están siguiendo correctamente. | Generación automatizada de resúmenes en lenguaje natural para explicar las rutas exactas de cálculo a las partes interesadas sin conocimientos técnicos. |
| Orientación en tiempo real | La falta de documentación o la dificultad para encontrar operadores de funciones ralentizan la incorporación de usuarios y la salida al mercado. | Asistencia contextual dentro del panel de diseño mediante nuestro Built-In AI Expert, que relaciona las consultas del usuario con los elementos activos del espacio de trabajo. |
| Revisión de optimización | La lógica superpuesta, los errores humanos de captura de datos y las condiciones redundantes saturan las tablas con el tiempo. | Análisis en tiempo real de la estructura de las reglas para identificar conflictos, redundancias o ineficiencias antes del despliegue. |
Orquestación segura de modelos para responsables de decisiones de TI
Los responsables técnicos se centran, con razón, en los límites de los datos, la protección de la propiedad intelectual y la privacidad en el cumplimiento normativo. El DecisionRules AI Assistant se integra con Google Gemini y está disponible de forma predeterminada en los planes en la nube.
El asistente de IA funciona con Google Gemini bajo condiciones de privacidad empresarial. El contexto de tus reglas y tus cargas útiles permanecen aislados y nunca se utilizan para entrenar modelos públicos.
Esta arquitectura dedicada garantiza que los administradores de entornos no tengan que preocuparse por filtraciones de datos ni por una orquestación compleja de API. Al utilizar Gemini bajo estrictas condiciones de privacidad empresarial, tus cargas útiles operativas y el contexto de tus reglas quedan completamente aislados. Tus datos se gestionan con la máxima seguridad:
Para las organizaciones con requisitos de gobernanza de datos más estrictos, un despliegue autogestionado permite a los equipos conectar sus propias credenciales y mantener todas las interacciones con la IA dentro de su propia infraestructura.
Maximizar la velocidad operativa de forma segura
En el software empresarial, la velocidad y el control suelen considerarse un compromiso entre dos objetivos. El DecisionRules AI Assistant se basa en la premisa de que no tiene por qué ser así. Al integrar la automatización contextual directamente en el espacio de trabajo, el asistente elimina los pasos manuales que ralentizan a los equipos y conserva la supervisión que garantiza decisiones sólidas.
Los expertos de negocio generan tablas estructuradas a partir de descripciones en lenguaje sencillo, los ingenieros resuelven dificultades de sintaxis bajo demanda y los equipos de riesgos someten la lógica de las reglas a pruebas de estrés sin preparar manualmente las cargas útiles de prueba. Todas estas acciones se realizan en un entorno con gobernanza y preparado para empresas, donde tu lógica de negocio permanece aislada, tus datos siguen siendo tuyos y tu equipo mantiene el control de cada decisión que pasa a producción.
Ivan Peresta trabaja en DecisionRules, donde su función abarca análisis de producto, servicios profesionales y soporte al cliente. Participa en todo el ciclo de vida de las funcionalidades del producto, desde el diseño inicial y la reflexión sobre UX hasta las pruebas prácticas, la documentación y la entrega orientada al cliente. Su trabajo cierra la brecha entre el desarrollo del producto y las personas que realmente lo utilizan, ya sea ayudando a un cliente a diseñar su sistema de reglas o asegurándose de que una nueva función se lance con guías claras y ejemplos funcionales.
