digna Agentic: respuestas sobre calidad de datos desde su asistente de IA
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La mayoría de los equipos de datos tienen preguntas que les gustaría hacer a sus datos con palabras sencillas: qué producto cambió más el mes pasado o por qué una tabla se puso en rojo durante la noche. Responderlas suele implicar abrir un dashboard, navegar hasta el check correcto y explicar lo que muestra a quien haya preguntado. La información está ahí, solo hace falta una persona que sepa dónde buscar.
digna Agentic, novedad de Release 2026.11, traslada esa tarea a su asistente de IA. A través del digna MCP Server, Claude y otros agentes de IA trabajan directamente con digna, de modo que puede preguntar a digna desde su asistente y obtener una respuesta basada en checks que ya se han ejecutado. Este breve vídeo muestra cómo funciona en el proyecto de demostración Pharma de digna, con datos ficticios y el producto real.
Qué puede hacer un agente con digna
El digna MCP Server habla el Model Context Protocol y cubre los dos lados del trabajo con digna. En el lado de la configuración, un agente puede crear proyectos, fuentes de datos, reglas, calendarios de inspección y suscripciones, de modo que una nueva tabla puede quedar bajo supervisión desde una conversación en lugar de una serie de formularios. En el lado de los resultados, puede leer los estados de inspección de un proyecto, una fuente de datos o un dataset, hasta el check individual, y decirle qué está en verde, qué está en rojo y desde cuándo.
Cuando algo se pone en rojo, el agente puede seguir la alerta como lo haría un ingeniero: de la fuente de datos al segmento que se movió, y del segmento al valor exacto que quedó fuera de su rango esperado. En lugar de un estado en rojo, obtiene una explicación de qué parte de los datos cambió y en qué medida.
Descripciones que dan significado a los datos
Un agente solo puede explicar los datos que entiende, y una columna con un nombre técnico corto no dice mucho por sí sola. Por eso digna le permite describir cada fuente de datos y cada columna en lenguaje sencillo: qué representa una fila, qué mide una cifra, en qué unidad está. El agente lee esas descripciones junto con los resultados, lo que le permite convertir un check sobre una columna en una frase con la que un product manager puede actuar, y responder preguntas de negocio a partir de lo que digna supervisa, no solo preguntas sobre calidad de datos.
¿Qué producto cambió más?
En la demo, la pregunta es simplemente: ¿qué producto cambió más? La respuesta es amlodipino 5 mg en Chequia. Sus ventas a 28 días cayeron de 1.376 envases en los 28 días hasta el 31 de mayo a 411 envases en los 28 días hasta el 28 de junio, un descenso del 70 % en cuatro semanas. El agente también indica cuándo y dónde: la caída empieza el 1 de junio y se produce solo en Chequia.
La comparación detrás de esa respuesta es deliberadamente acotada. Los productos estacionales y los lanzamientos nuevos quedan fuera, ya que un producto que oscila con el calendario o un lanzamiento en plena rampa encabezaría de lo contrario cualquier lista de «los que más cambiaron». Lo que el agente comunica es el cambio que digna midió, dónde y desde cuándo, que es el punto de partida para que quienes conocen el mercado averigüen el porqué.
Cuando la configuración aún no puede responder
No todas las preguntas tienen respuesta en lo que digna supervisa hoy, y un agente útil lo dice en lugar de adivinar. Cuando la configuración actual no cubre una pregunta, el agente le indica que todavía no puede responderla y sugiere qué añadir, por ejemplo un nuevo dataset. Como el mismo agente también puede configurar fuentes de datos y reglas, cerrar esa brecha es solo un paso más en la misma conversación.
Funcionamiento en su propia infraestructura
Todo esto se ejecuta en su propia infraestructura. digna se instala on-premises o en su nube privada, por lo que sus datos nunca salen de su infraestructura para ser supervisados. Usted conecta su agente de IA a su propia instancia de digna, y el agente trabaja con los proyectos, checks y resultados que ya existen allí.
La documentación de digna Agentic describe lo que puede hacer el MCP Server, y la guía para conectar un agente de IA explica paso a paso la configuración.
digna Agentic es una de las tres novedades de Release 2026.11; el resumen de Release 2026.11 también trata digna Data Reconciliation y el digna Engine.
Haga el product tour para ver digna Agentic y los demás módulos por sí mismo.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el digna MCP Server?
Permite que Claude y otros agentes de IA trabajen con digna a través del Model Context Protocol: gestionar proyectos, fuentes de datos, reglas, calendarios de inspección y suscripciones, leer resultados hasta el check individual e investigar alertas hasta el valor exacto.
¿Puede un agente de IA responder preguntas de negocio y no solo de calidad de datos?
Sí. Con descripciones en lenguaje sencillo de sus fuentes de datos y columnas, un agente entiende qué significan los datos supervisados y puede responder preguntas de negocio a partir de lo que digna supervisa, como qué producto cambió más en las últimas cuatro semanas.
¿Qué ocurre si digna todavía no puede responder una pregunta?
El agente indica que la configuración actual no puede responderla y sugiere qué añadir, por ejemplo un nuevo dataset. Después puede ayudar a configurarlo a través del mismo MCP Server.
¿Dónde se ejecuta digna Agentic?
En su propia infraestructura. digna se ejecuta on-premises o en su nube privada, sus datos nunca salen de su infraestructura para ser supervisados, y usted conecta su agente de IA a su propia instancia de digna. La guía de conexión muestra cómo hacerlo.
