Preguntas Frecuentes

Integration Flow es una forma de crear un proceso de toma de decisiones que puede integrarse con fuentes de datos. Por ejemplo, permite procesar en lotes 1 millón de tus clientes almacenados en un CRM o base de datos.

Para tales procesos de toma de decisiones, estimamos una duración de decenas de segundos a horas.

Sí, si trabajas con tablas grandes, puedes exportarlas con un solo clic a Excel o Google Sheets, donde puedes editarlas y luego importarlas fácilmente de nuevo.

Si ocurre un error durante la importación, DecisionRules te mostrará de manera interactiva qué celda necesita ser corregida.

Todas las reglas y procesos de toma de decisiones pueden ser exportados e importados. Gracias a la estructura de carpetas incorporada dentro de cada espacio, es posible exportar carpetas individuales o proyectos completos.

El formato de exportación es JSON.

DecisionRules puede manejar estándar 30,000 registros en una sola tabla. Este límite es suficiente para la mayoría de los clientes. Si necesitas más, este límite puede aumentarse individualmente.

Decision Flow es una característica dentro de DecisionRules que te permite crear procesos de toma de decisiones más complejos, que consisten en múltiples decisiones más pequeñas, cálculos o llamadas externas.

Decision Flow te permite combinar múltiples tablas de decisiones, iterar decisiones individuales o agregar datos.

Para tales decisiones, estimamos que tardan milisegundos a segundos.

DecisionRules trabaja con Tablas de Decisiones, Árboles de Decisiones, Flujos de Decisiones y Flujos de Integración. Estas reglas son siempre sin código y fáciles de usar.

Si se necesita una transformación de datos más compleja, puedes usar una Regla de Scripting, donde puedes aplicar JavaScript.

Sí, lo serán. Todas las partes interesadas pueden siempre consultar DecisionRules para ver cómo se evalúa un caso específico. Para un monitoreo más amplio, puedes conectar fácilmente DecisionRules a PowerBI y ver decisiones individuales estadísticamente.

Sí, tenemos una variedad de SDK disponibles en nuestro DecisionRules Github.

DecisionRules se puede integrar utilizando una simple API REST de Solver. Simplemente insertas un objeto JSON como datos de entrada y recibes la salida de la regla en la respuesta. Puedes encontrar ejemplos de integración para lenguajes y plataformas individuales directamente en la aplicación.

Sí, DecisionRules se utiliza a menudo con varias plataformas de integración, como Power Automate, SAP Platform, n8n, Workato y otras. La integración es muy sencilla.

A través de la integración nativa de MCP, las herramientas de IA pueden acceder a plantillas predefinidas, componentes reutilizables, documentación, recursos de la Academia y contenido estructurado, y pueden crear, actualizar, probar y ejecutar reglas en un espacio autenticado, con cada cambio revisado antes de que se publique.

No. Te conectas con la cuenta de DecisionRules que ya tienes y, durante la configuración, eliges el espacio en el que trabajará el asistente.

Claude, ChatGPT, Codex ofrecen compatibilidad nativa con conectores. Cualquier otro cliente compatible con MCP puede conectarse mediante Smithery.

Sí, puedes. Muchos clientes eligen este enfoque, comenzando simplemente con la variante en la nube y luego migrando a una solución de Nube Privada Administrada o On-Premise. El proyecto se puede exportar e importar fácilmente al nuevo entorno. Toma aproximadamente 1 minuto de tu tiempo.

Esto permite a los clientes crear reglas e integrar sistemas de inmediato.

Sí, DecisionRules tiene contenedores Docker disponibles públicamente que cualquiera puede descargar. Se recomienda utilizar un script de Docker compose pre-preparado que descargará, instalará y ejecutará todo directamente en tu computadora. Solo necesitas tener Docker Desktop instalado, que está disponible de forma gratuita.

Sí, DecisionRules está diseñado para escalar. El escalado se puede establecer automáticamente en función de múltiples parámetros, como la utilización de CPU, el número de conexiones entrantes, y más. Puedes tener fácilmente un entorno que puede tomar decenas de millones de decisiones por hora.

Sí, DecisionRules utiliza Redis Cache, que está comúnmente disponible. El caché se utiliza como no persistente. Para aumentar la disponibilidad, es posible utilizar un clúster de Redis.

DecisionRules soporta una amplia gama de nubes privadas, como AWS, Azure o Google Cloud. Si usas tu propio clúster de Kubernetes, DecisionRules funcionará perfectamente para ti.

Nuestro cliente promedio puede integrar DecisionRules en su sistema fácilmente en unas pocas horas.

Este proceso toma aproximadamente 5 días desde la firma del contrato.

Puedes elegir entre más de 30 ubicaciones de Amazon Web Services donde estará disponible tu entorno.

Sí, DecisionRules es un sistema que opera comúnmente en grandes corporaciones multinacionales.

Sí, utiliza múltiples zonas de disponibilidad en ubicaciones individuales. Gracias a la arquitectura única de DecisionRules, es posible elegir múltiples ubicaciones que serán seleccionadas automáticamente en función de la posición geográfica del usuario.

Puedes elegir entre más de 30 ubicaciones de Amazon Web Services donde estará disponible tu entorno.

DecisionRules ofrece 3 opciones:

DecisionRules utiliza MongoDB o sus clones como CosmosDB o DocumentDB para el almacenamiento de datos. También es posible usar Mongo Atlas o tu propio clúster sin problemas. Usar MongoDB administrado es ventajoso para la copia de seguridad de la base de datos, que es una operación de 1 clic.

La Nube Privada Administrada está diseñada para empresas medianas y grandes que desean consumir DecisionRules como un servicio bajo un SLA preacordado y tener su propia infraestructura dedicada que no se comparte con nadie.

Nube pública, nube privada administrada o autohospedado en Docker y Kubernetes, incluido en las instalaciones (on-premise).

Sí, DecisionRules tiene una extensa documentación disponible públicamente, que enriquecemos y refinamos cada semana. La documentación está disponible en docs.decisionrules.io.

Sí, DecisionRules tiene una academia disponible públicamente que te guía paso a paso sobre cómo usar DecisionRules. También proporcionamos capacitación en línea y fuera de línea para los clientes.

¿Interesado en la capacitación? Contáctanos.

No. Cualquiera con conocimientos de Excel puede usar DecisionRules.

Sí, DecisionRules versiona de forma nativa reglas individuales.

DecisionRules es adecuado para empresas medianas y grandes. Si tienes problemas con cambios en configuraciones, lógica de negocio, o procesos de toma de decisiones, entonces DecisionRules es el sistema para ti.

DecisionRules te ahorra dinero al eliminar la necesidad de que los desarrolladores cambien la lógica de negocio para cada modificación de regla de negocio. Todos los cambios de reglas pueden ser realizados por un propietario de producto capacitado o un analista junior.

Los cambios que tardan días o semanas en las organizaciones se pueden realizar en DecisionRules en cuestión de minutos. Realmente funciona.

Sí, nuestros clientes incluyen corporaciones multinacionales, instituciones financieras e instituciones de seguros, que están entre las organizaciones más complejas del mundo. También podemos manejar la tuya.

La forma más fácil es actualizar a un plan superior. El cambio entra en vigor de inmediato.

Otra opción es una oferta personalizada adaptada a tus necesidades específicas. Estaríamos encantados de proporcionarte una oferta a medida.

Sí, DecisionRules incluye un asistente de IA que te ayuda a crear todas las reglas necesarias. Por ejemplo, puedes tomar una política interna que necesitas convertir en una tabla de decisiones, y DecisionRules creará automáticamente la tabla basada en la política.

Esta es la unidad básica alrededor de la cual se construye DecisionRules: el número de reglas de negocio que puedes crear.

En el caso de los nodos, se refiere al número de nodos que puedes colocar en un Flujo de Decisión o un Flujo de Integración.

El número total de reglas y nodos utilizados no debe exceder el límite establecido por tu plan.

Un Espacio es un área compartida para reglas que están de alguna manera relacionadas. Es un proyecto independiente dentro de DecisionRules que te permite separar la lógica para diferentes departamentos o equipos en tu empresa.

La API de Gestión simplemente sirve para modificaciones automatizadas directamente dentro de DecisionRules. Puedes usarla para cargar datos sobre objetos de DecisionRules en tu sistema, como nombres de reglas, versiones disponibles, etc.

Además, la API de Gestión se utiliza para importación/exportación automatizada, copias de seguridad o integración con pipelines de CI/CD.

El acceso a la API de Gestión es a través de una clave API, que se puede obtener directamente en la aplicación.

Tablas de decisión, Árboles de decisión, Reglas de scripting y el tipo de regla del Agente de IA, compuestos en Flujos de decisión.

Una plataforma de automatización de decisiones determinista y sin estado. Ejecuta tus reglas de negocio mediante una API REST, con versiones y con trazabilidad, para que la misma entrada siempre devuelva la misma decisión.

Sí, ofrecemos a nuestros clientes soporte global en modos 5x8, 24x7, o en horarios individuales. Puedes contactar fácilmente con el soporte a través de nuestro Portal de Soporte.

Puedes manejar la implementación tú mismo sin problemas. Si te falta capacidad en el equipo, podemos hacer la primera iteración de reglas por ti o gestionarlas a largo plazo.

Por supuesto, nuestro experimentado equipo de DevOps te ayudará a instalar y probar DecisionRules en tu nube privada. Hemos realizado innumerables instalaciones.

No. Activa el registro para una regla y Statistics lee los registros que produce. El Data Dictionary descubre tus campos a partir de los propios datos de registro, por lo que no hay ningún esquema que declarar ni nada que mantener sincronizado.

Sí. La BI API es de solo lectura y existe un conector nativo para Power BI. Tu herramienta de BI lee los mismos registros de auditoría que lee la página Statistics, por lo que hay una única fuente de verdad y ninguna copia que pueda desincronizarse.

Sí, DecisionRules permite el procesamiento de datos por lotes utilizando trabajos que pueden ejecutarse durante varias horas. Alternativamente, DecisionRules puede ser utilizado como parte de procesos computacionales orquestados en otras plataformas.

DecisionRules está construido como un sistema robusto y de alto rendimiento. Nuestra infraestructura puede manejar sin esfuerzo decenas de millones de reglas resueltas por hora para un solo cliente. La plataforma se escala automáticamente bajo mayor carga.

Este es el límite de cuántas reglas puedes resolver dentro de tu plan, o cuántas veces puedes llamar con éxito a la API de Solver.

DecisionRules puede evaluar cientos de miles de reglas por minuto. El resultado puede variar según las implementaciones individuales. Las implementaciones de Nube Privada Administrada o On-Premise ofrecen el mejor rendimiento porque la infraestructura no se comparte con otros usuarios.

Las reglas simples tienen una latencia muy baja, alrededor de 20 ms. Las reglas más complejas pueden tener una latencia de alrededor de 250 ms, y los procesos de toma de decisiones verdaderamente complejos con docenas de tablas de decisiones y llamadas externas pueden tener una latencia de varios segundos.

DecisionRules es la única herramienta en el mercado que puede utilizar múltiples centros de datos ubicados en todo el mundo. Esto garantiza excelentes tiempos de respuesta, sin importar en qué continente te encuentres. Si encuentras que DecisionRules falta en una región determinada, háznoslo saber. Estamos abiertos a expandir nuestra infraestructura.

Para ver qué haría una nueva versión antes de que lo haga. La versión actual sigue atendiendo producción mientras la candidata se ejecuta con las mismas solicitudes y registra lo que habría decidido, sin actuar en función de ello. Lo configuras llamando a la regla dos veces, una vez fijada a cada versión, y enviando la misma entrada a ambas. El resultado de la candidata se registra, no se utiliza. Cuando se comporta como esperabas, la promocionas.

Permanece. La edición crea una versión nueva en lugar de sobrescribir la anterior, y la versión anterior conserva sus propios registros de auditoría. Eso te permite compararla y responder preguntas sobre una decisión tomada con una política que ya has sustituido.

Cualquiera de las dos. El selector de comparación admite cualquier regla. El único requisito es que el campo que estás viendo exista en ambos lados, ya que un gráfico necesita algo que representar. Comparar versiones de una regla es el caso más limpio porque todo lo demás se mantiene constante.

DecisionRules es un sistema seguro. Todas las conexiones están encriptadas, y tus datos también están protegidos por encriptación.

DecisionRules y nuestros procesos cumplen con la certificación ISO 270001.

DecisionRules y nuestros procesos cumplen con la certificación ISO 270001.

No. Tus reglas y tus datos nunca se usan para entrenar modelos de IA.

El acceso se limita al espacio que elijas, cada cambio queda versionado y puede revertirse, y nada se publica sin tu autorización.

Sí, también proporcionamos licencias sin conexión.

La implementación On-Premise es siempre un asunto individual, donde puedes establecer el número de entornos, organizaciones, características y usuarios que deseas tener disponibles en tu DecisionRules. Nuestros ingenieros de ventas estarán encantados de revisar tu caso de uso y preparar una solución a medida para ti. También está disponible una licencia de DecisionRules ilimitada.

Organization permite la gestión centralizada de proyectos y usuarios dentro de tu organización. Puedes definir equipos y grupos de permisos para proyectos individuales. Organization permite el inicio de sesión a través de SAML Single Sign-On, como Microsoft Entra ID, Okta, 0Auth, etc. Esta función es especialmente útil para empresas más grandes con estructuras organizativas más complejas.

Porque las versiones no siempre se solapan. Cuando ejecutas dos versiones en paralelo, quieres la misma ventana en ambos lados. Cuando ya has hecho el cambio, la versión anterior está en las semanas previas y la nueva en las posteriores, así que cada lado necesita su propia ventana para tener algo que representar.

Un tipo de regla nativa que lee documentos, narrativas y señales y devuelve resultados estructurados y tipados con razonamiento explicable. Es distinto del Asistente de IA.

No. Crea y edita tanto Tablas de Decisión como Reglas de Scripting, genera funciones y datos de prueba, resume reglas, recomienda plantillas y responde preguntas a partir de la documentación y la Academia.

Cerca de un 60% menos de tiempo de elaboración y hasta 3 veces más productividad diaria, medido en una evaluación controlada.

Sí, tanto para el Asistente de IA como para el Agente de IA: Gemini, OpenAI, Anthropic, Vertex AI o Microsoft Foundry.

DecisionRules utiliza IA para ayudar a los usuarios a crear y mantener reglas de negocio. El Asistente de IA puede transformar lenguaje natural en Tablas de Decisión, generar funciones y datos de prueba, explicar la lógica de negocio existente, resumir reglas complejas y responder preguntas sobre el producto usando la documentación de DecisionRules. Una vez creadas, las reglas de negocio se ejecutan mediante el motor de DecisionRules, donde permanecen versionadas, son auditables y deterministas, garantizando que la misma entrada siempre produzca la misma decisión.

Coloca dos reglas lado a lado y marca con colores cada diferencia. Responde rápidamente una pregunta: ¿qué cambió realmente? Funciona especialmente bien al comparar dos versiones de la misma regla, como la versión activa y la nueva versión que estás preparando.

Verde es tu regla, la que tienes abierta. Azul es la versión con la que comparas. Amarillo significa que la fila, columna o celda existe en ambas, pero cambió. Todo lo que no tiene color es idéntico. Aprende el sistema una vez y funciona igual en tablas y árboles.

Son un conteo rápido de las diferencias, separado para filas y columnas. Para cada una, ves cuántas permanecieron iguales y cuántas cambiaron, divididas por color.

Solo reglas del mismo tipo: Tablas con Tablas, Árboles con Árboles, Scripts con Scripts. Así la comparación es significativa, porque una cuadrícula y un archivo de código no tienen nada que alinear.

Al comparar dos versiones de la misma regla. También puedes comparar reglas no relacionadas, pero casi todo aparecerá como diferente, por lo que rara vez resulta útil.

Úsala como paso final de revisión. Abre la nueva versión junto a la versión activa actual, revisa cada diferencia, consulta las estadísticas para un conteo rápido y confirma que cada cambio fue intencional. Convierte “Creo que está bien” en “Puedo ver exactamente lo que cambié”.

Elige un logotipo horizontal claro y colores de marca que sigan siendo legibles dentro de la interfaz de DecisionRules. La identidad de marca debe hacer que el entorno sea reconocible sin reducir la facilidad de uso ni la claridad visual.

Usa el mismo logotipo y la misma identidad visual que tus equipos ya reconocen de otros sistemas internos. Una experiencia coherente ayuda a que DecisionRules se sienta como parte de tu entorno tecnológico existente y no como una herramienta desconectada.

Sí. En ODM, incluso las reglas BAL fluidas solo exponen el vocabulario que un desarrollador preparó. En DecisionRules, los usuarios de negocio pueden agregar un campo por sí mismos. La mayoría de los cambios cotidianos ya no requieren un desarrollador.

Una vez que editas y publicas una regla, el cambio está activo de inmediato. No necesitas un paso de despliegue independiente ni un desarrollador para impulsarlo, aunque puedes incluirlo si tu proceso exige una revisión adicional.

Sí. DecisionRules mantiene Event Logs que registran quién realizó un cambio y cuándo, para que siempre puedas rastrear el historial de una regla.

Sí. Si tienes casos de prueba de Decision Validation Services, los traducimos junto con las reglas y los ejecutamos contra las nuevas versiones de DecisionRules. Si no tienes una suite de pruebas, el AI Assistant crea una a partir de la lógica de la regla.

Muy poco. Tu aplicación sigue enviando la misma solicitud y recibiendo la misma estructura de respuesta. Solo cambia el destino: en lugar de un Rule Execution Server en WebSphere, usa una URL de Solver API que DecisionRules genera al publicar la regla. En la práctica, actualizas un endpoint y el protocolo, sin reconstruir la integración.

No. La migración es una traducción, no una reescritura. La intención de negocio detrás de cada regla se mantiene; solo cambian de forma los artefactos subyacentes. La mayoría de los tipos de regla se mapean uno a uno: una tabla de decisiones se convierte en una tabla de decisiones y un árbol de decisiones en un árbol de decisiones.

Una organización es el nivel administrativo más alto de DecisionRules. Permite a las empresas gestionar de forma centralizada usuarios, autenticación, configuraciones compartidas y múltiples Spaces desde un solo lugar.

Las Organizaciones son ideales para empresas que gestionan varios equipos o Spaces y necesitan una administración centralizada, mientras permiten que cada equipo siga colaborando de forma independiente.

No. Los equipos pueden seguir trabajando en sus Spaces actuales. Las Organizaciones simplemente centralizan la administración y la configuración de toda la empresa.

Los Teams agrupan a los usuarios que trabajan en los mismos proyectos o áreas de negocio, lo que facilita la administración y la gestión de usuarios.

Los Departments organizan varios Teams en unidades de negocio más grandes y ayudan a las empresas a reflejar su estructura organizativa en DecisionRules.

Los Department Managers supervisan Departments específicos y ayudan a distribuir las responsabilidades administrativas en organizaciones más grandes.

Las Organizaciones admiten inicio de sesión único mediante Microsoft, Google y Okta.

Las Organizaciones permiten configurar de forma centralizada la identidad visual de la empresa, el proveedor de IA, la autenticación, la estructura organizativa y otras preferencias para toda la organización.

Los administradores de la Organización gestionan usuarios, Teams, Departments, autenticación, configuraciones compartidas y la estructura organizativa general.

Crea Teams y Departments que reflejen cómo funciona tu empresa. Las estructuras conocidas simplifican la incorporación, mejoran la administración y facilitan el crecimiento de la organización.

Configura la identidad visual, la autenticación y el proveedor de IA en el nivel de Organización para ofrecer una experiencia coherente en todos los Spaces y reducir el trabajo administrativo.

Sí. Las Pipeline Tools admiten DecisionRules Public Cloud, Regional Cloud, Private Managed Cloud y despliegues on-premise. Cada origen y destino se identifica mediante su URL de entorno y una Management API key específica del Space.

Las Pipelines de CI/CD automatizan el traslado de reglas de negocio entre Spaces y entornos de DecisionRules. Usan la Management API y las Pipeline Tools de DecisionRules para exportar, comparar, respaldar e importar proyectos de reglas como parte de un proceso de entrega DevOps existente.

No. DecisionRules proporciona la Management API y las utilidades de pipeline que realizan las operaciones sobre reglas. Su plataforma de CI/CD existente orquesta cuándo se ejecutan esas operaciones, dónde se almacenan los artefactos y si se requiere una aprobación.

Necesita un Space de origen, un Space de destino, las URL de entorno de DecisionRules y una Management API key para cada Space. Las Pipeline Tools oficiales se ejecutan con Node.js y pueden añadirse a un ejecutor de CI/CD estándar. Se recomienda un repositorio Git protegido o un almacén de objetos para los artefactos de versiones y las copias de seguridad.

Las herramientas son scripts independientes del proveedor. DecisionRules ofrece ejemplos documentados para Azure DevOps, AWS CodeBuild y Google Cloud Build. El mismo enfoque puede usarse con GitHub Actions, Bitbucket Pipelines, Jenkins, OpenShift Pipelines y otras plataformas capaces de ejecutar comandos de Node.js.

Las Pipeline Tools estándar exportan e importan un Space completo, incluidos sus recursos de reglas y su estructura de carpetas. Para flujos de trabajo más selectivos, la Management API también expone operaciones para reglas individuales, versiones, Rule Flows y carpetas, lo que permite crear una pipeline con el alcance necesario.

Sí. Exporte los Spaces de origen y destino y ejecute el paso de comparación antes de importar. Las Pipeline Tools pueden crear un artefacto de comparación JSON que ofrece a los revisores una visión general de los cambios en las reglas entre ambos entornos.

Sí. La aprobación se configura en su plataforma de CI/CD. Por ejemplo, el flujo documentado de Azure DevOps separa la comparación y la migración en etapas distintas y exige aprobación antes de que la etapa de migración pueda actualizar el Space de destino.

Sí. Su plataforma de CI/CD controla el desencadenante. Una pipeline puede iniciarse manualmente, programarse o conectarse a un evento del repositorio, como un commit o merge, según su política de versiones.

No. La publicación es una decisión de ciclo de vida independiente. La pipeline mueve el proyecto de reglas exportado y no debe considerarse una aprobación automática de lógica de negocio sin terminar. Defina los estados esperados de las reglas en su proceso de versiones y verifíquelos antes de dirigir tráfico de producción a las reglas importadas.

Sí. El flujo documentado de Space completo respalda el destino, lo limpia y después importa el artefacto de origen seleccionado. Como es una operación de reemplazo, la copia de seguridad del destino, la comparación de entornos y la puerta de aprobación son salvaguardas importantes. Un flujo personalizado con la Management API puede utilizar un alcance de despliegue más limitado cuando el reemplazo completo no sea apropiado.

Sí. La pipeline forma parte de su flujo DevOps, por lo que se pueden añadir pasos de validación antes de la aprobación o después de la importación. Las Pipeline Tools oficiales se centran en exportar, comparar, limpiar e importar Spaces; los equipos pueden ampliar la pipeline con sus propias comprobaciones de políticas o pruebas de humo de Solver API posteriores al despliegue.

Antes del despliegue, la pipeline guarda el Space de Producción actual como archivo de respaldo. Si es necesario revertir la nueva versión, una pipeline de recuperación limpia el Space afectado e importa la copia de seguridad seleccionada. Producción vuelve así al estado capturado antes del despliegue.

No. Rule Versioning gestiona iteraciones numeradas de una regla individual dentro de un Space. La recuperación mediante pipeline restaura una instantánea guardada de un Space o entorno. Use Rule Versioning para el ciclo de vida de una regla y las copias de seguridad de CI/CD para la recuperación del despliegue a nivel de entorno.

Almacene las copias de seguridad fuera del Space de destino, en un repositorio Git protegido, en el almacén de artefactos de CI/CD o en almacenamiento de objetos como Amazon S3 o Google Cloud Storage. Aplique las políticas de retención y acceso exigidas por su organización.

Almacene cada Management API key en el almacén de secretos de su plataforma de CI/CD. Use una clave distinta para cada Space, limite quién puede ejecutar despliegues de producción y nunca confirme claves en el repositorio ni las imprima en los registros de la pipeline.

Sí. Los Spaces separados crean un límite claro entre el trabajo en curso y la lógica lista para producción. Muchos equipos usan una progresión de Desarrollo, Pruebas o Staging y Producción, pero el número exacto de entornos depende de sus requisitos de revisión y cumplimiento normativo.

Exporte y respalde el destino, compárelo con el origen, revise los cambios inesperados, exija la aprobación adecuada y conserve el artefacto desplegado. Después de la importación, ejecute las validaciones o pruebas de humo definidas por su proceso de versiones.

Mantenga la pipeline de recuperación separada de la pipeline de despliegue normal, proteja su acceso y pruébela antes de necesitarla. Asegúrese de que el equipo sepa qué artefacto representa el último estado de producción conocido y funcional, y cómo seleccionarlo durante la recuperación.

Claude, ChatGPT, GitHub Copilot, VS Code y Codex tienen sus propias entradas de conector. Cursor y otros clientes compatibles con MCP se conectan a través de Smithery. DecisionRules también está publicado en el Docker MCP Catalog y Azure MCP Center.

Abre la lista de conectores de tu cliente, busca DecisionRules, inicia sesión y elige un Space. Los clientes que no pueden completar un flujo de inicio de sesión pueden autenticarse con una Management API Key.

Define todo lo que el asistente puede ver y modificar. No puede acceder a reglas de otro Space ni cambiar por sí solo. Para una primera prueba, utiliza un Space sandbox en lugar de uno que ejecute decisiones de producción.

Comprueba que tu cliente esté en modo agente y no en modo de chat normal. En Copilot y Cursor es una opción independiente, aunque las herramientas pueden seguir siendo visibles en ambos modos.

Normalmente se seleccionó el Space equivocado. Vuelve a conectarte y comprueba el selector de Space, especialmente si tu cuenta tiene varios Spaces.

Cualquier cosa, desde una regla completa hasta una sola búsqueda. Las solicitudes habituales incluyen crear una Decision Table a partir de una descripción, convertir una lista de precios adjunta en una nueva versión, generar casos de prueba, ejecutar una regla con datos de entrada, comparar versiones y encontrar dependencias.

Sí. Puedes resolver una regla con cualquier entrada y recibir el resultado en la conversación. Para una suite completa de pruebas de éxito y error, utiliza Rule Tests en el editor.

Sí. Los clientes MCP pueden mantener varias conexiones de servidor a la vez y el asistente puede utilizarlas en una misma solicitud. Cada servidor se conecta por separado y DecisionRules no necesita saber que existen los demás.

No. La generación se realiza mediante el AI Assistant de DecisionRules, el mismo integrado en el editor, entrenado con lógica de reglas real y mejores prácticas, y consciente de la estructura de tus tablas.

El asistente puede modificar reglas, pero el acceso se limita a un solo Space, cada cambio queda en el historial de versiones y nada llega a quienes llaman hasta que se publica una versión. Los Event Logs registran cada cambio y quién lo inició.

El historial de reglas captura cada guardado, las versiones son instantáneas explícitas y ambos permiten volver atrás con un clic. El peor resultado realista es una reversión.

No. Las solicitudes se procesan bajo condiciones empresariales sin entrenamiento con tus datos. DecisionRules cuenta con las certificaciones SOC 2 e ISO 27001, residencia de datos configurable y SSO disponible. Si usas tu propio proveedor de modelos, sus condiciones determinan la garantía de no entrenamiento.

La API es para sistemas y llamadas repetibles. MCP es para conversaciones, creación y depuración. La mayoría de los equipos crean y depuran con MCP, y después promueven y mantienen los cambios sincronizados mediante la API.

No. Todo lo programado, reproducible o de gran volumen pertenece a la Management API. Un pipeline que a veces interpreta las instrucciones de forma distinta no es un pipeline.

Sí. Las reglas pueden crearse y depurarse mediante MCP, y después promoverse y mantenerse sincronizadas mediante la API. MCP escribe el borrador y la API lo entrega.

No. Te conectas con la cuenta de DecisionRules que ya tienes y eliges durante la configuración en qué Space trabajará el asistente.

Sí. El Space debe tener configurada una Management API Key. Fuera de eso, puede estar vacío y tu primera solicitud puede crear algo en él.

El servidor MCP de DecisionRules es la conexión entre tu cliente de IA y tu Space de DecisionRules. Una vez conectado, tu asistente puede crear reglas, explicarlas, generar datos de prueba, ejecutarlas con entradas reales, gestionar versiones y etiquetas y rastrear dependencias.

Sí. El servidor de Distribution opcional incorpora documentación, plantillas y funciones reutilizables de DecisionRules a tu conversación sin requerir inicio de sesión. Nunca accede a tu Space.

El Model Context Protocol es un estándar compartido que permite que un cliente de IA se conecte directamente a una herramienta y realice acciones en ella, en lugar de leer documentación y hacer suposiciones. ChatGPT, Claude, Cursor, Gemini, Microsoft Copilot y otros lo admiten de forma nativa.

No. La personalización del logotipo y de los colores es independiente. Puedes configurar cualquiera de los dos por separado o combinarlos para crear una experiencia de marca más completa.

No. White Labeling cambia la identidad visual de tu entorno, mientras que las funciones y los flujos de trabajo subyacentes de DecisionRules permanecen sin cambios.

White Labeling te permite personalizar la identidad visual de tu entorno de DecisionRules con el logotipo y los colores de marca de tu empresa.

La identidad de marca se puede administrar desde Organization → Settings → Organization Branding, donde hay secciones independientes para configurar el logotipo y los colores personalizados.

Sí. La configuración del logotipo y de los colores es independiente, por lo que puedes actualizar el tema visual sin reemplazar el logotipo existente.

Se recomienda SVG para obtener el mejor resultado. El logotipo se muestra dentro del área disponible para la identidad de marca, por lo que un logotipo horizontal de tamaño adecuado ayuda a mantener la legibilidad en toda la interfaz.

Sí. White Labeling se puede usar con implementaciones privadas de DecisionRules, incluido Docker. La configuración de marca permite que el entorno implementado refleje la identidad visual de tu empresa.

Sí. Puedes cambiar la identidad de marca a medida que evoluciona tu identidad visual sin afectar las reglas de negocio ni la lógica de decisión.

Necesitas DecisionRules App 1.26.1 o una versión posterior y AI Engine 1.2.0 o una versión posterior. Tu cuenta de usuario debe tener permiso para usar AI Assistant y editar la regla. La regla no debe estar bloqueada.

Sé específico sobre el cambio y el resultado esperado. Concéntrate en qué debe cambiar o cómo debe comportarse, en lugar de solicitar una reescritura completa.

Sí. Puedes actualizar celdas, agregar columnas, modificar variables de reglas y ajustar modelos de entrada o salida en una sola solicitud. Assistant procesa todos los cambios relacionados en conjunto para mantener la coherencia.

No. Se conserva la identidad de la regla: nombre, alias, versión y demás configuraciones de la regla.

No. Nada se guarda automáticamente. Assistant solo crea una propuesta. Debes revisarla y aplicarla. Puedes descartarla o deshacerla en cualquier momento.

La propuesta puede quedar desactualizada. Si eso sucede, vuelve a generarla para que refleje la versión actual de la regla. Los cambios anteriores que hayas aplicado todavía se pueden deshacer.

En nuestras pruebas fue el límite de réplicas, no el motor. Hasta 100 clientes simultáneos ambas configuraciones se comportaron igual; después, la implementación elástica siguió escalando y la limitada se estabilizó en unas 9.800 resoluciones/s.

Con dos pruebas de carga k6 contra DecisionRules en Kubernetes. Los generadores de carga se ejecutaron en la misma región que el clúster y cada respuesta se validó por contenido. Todas las cifras son tiempos de ida y vuelta observados por el cliente, incluida la red.

En las tablas de decisión, la latencia aumenta de 3 ms con 500 solicitudes/s a 10 ms con 100 000 solicitudes/s con una carga de trabajo fija. Sin embargo, esto puede evitarse mediante el escalado.

Cero. Todas las solicitudes devolvieron HTTP 200 y superaron la validación del contenido.

Un flujo con varias reglas (hasta 10 reglas) tarda en promedio no más de 5,5 ms dependiendo de si las reglas se ejecutan en paralelo o en secuencia.

Es más rápido dentro de un flujo. Un flujo que ejecuta 5 decisiones pequeñas en paralelo es solo 0,1 ms más lento que una decisión individual. La mayor parte del tiempo de ejecución corresponde a la orquestación, no a la evaluación.

Una tabla de decisión mediana (unas 20 filas) o un árbol de decisión se procesa en menos de 3 milisegundos con 500 solicitudes por segundo, incluido el viaje de ida y vuelta por la red.

Medimos más de 106 000 decisiones por segundo con 600 usuarios virtuales simultáneos.