El problema del analista de confianza radica en que los grandes modelos de lenguaje son probabilísticos, no deterministas. Cuando se les pide calcular un promedio o sumar una columna, predicen la siguiente palabra según sus pesos de entrenamiento en lugar de ejecutar una operación matemática garantizada, lo que provoca errores conocidos como alucinaciones matemáticas.

La solución consiste en redefinir el papel del modelo: no debe ser la calculadora, sino el orquestador. En una arquitectura de Analista de confianza el modelo nunca toca las operaciones aritméticas crudas sino que controla herramientas deterministas que sí realizan los cálculos de forma fiable.

Arquitectura propuesta: línea de ensamblaje de 6 agentes

Agente 1 Supervisor Triage: recibe la petición del usuario y enrutará si es una consulta de datos, una aclaración o algo fuera de alcance.

Agente 2 Detective de Esquemas: usa técnicas RAG retrieval augmented generation para localizar tablas relevantes y definiciones de columnas. Trabaja con metadatos y una capa semántica de definiciones de negocio, no con datos sin procesar.

Agente 3 Arquitecto de Sintaxis: generador de código especializado. A partir del esquema propuesto por el detective crea la consulta SQL o el script Python preciso.

Agente 4 Ejecutor en Sandbox: motor determinista. Ejecuta el código en entornos seguros y reproducibles como BigQuery o un sandbox Python y devuelve resultados en JSON o CSV.

Agente 5 Auditor Evaluador: control de calidad. Compara la petición original, el código generado y el resultado obtenido. Si hay discrepancias o errores lógicos rechaza el resultado y fuerza una corrección.

Agente 6 Narrador: transforma los datos validados en una explicación clara y accionable para el negocio, generando visualizaciones o insights listos para el usuario final.

Flujo y retroalimentación El flujo es circular con bucles de retroalimentación. Si el Ejecutor devuelve un error, el Auditor lo detecta y devuelve la tarea al Arquitecto de Sintaxis para depuración automática. El Auditor actúa de manera adversarial para evitar respuestas confiadas y erróneas; su veto impide entregar conclusiones equivocadas al usuario.

La clave secreta: herramientas deterministas y llamadas a funciones El antialucinación se logra mediante el uso estricto de herramientas. Nunca pedimos al modelo sum column A; en su lugar lo forzamos a emitir una invocación de función como execute_sql_query(query) que será procesada por un componente determinista. Así cualquier error será un fallo lógico en el código, depurable, y no una alucinación aritmética del modelo.

Manejo de datos reales y su suciedad Los datos del mundo real suelen estar sucios. La solución es robustez y capas semánticas. El Detective de Esquemas se apoya en un vector store de definiciones de negocio para entender que por ejemplo Gross Profit equivale a Revenue menos COGS y así evitar adivinanzas sobre nombres de columnas. Si el Ejecutor devuelve Column not found el sistema usa ese mensaje como prompt para depurar y reintentar automáticamente.

Bucle del Auditor IA sobre IA El paso de auditoría es crítico para la confianza. Ejemplo de control: petición usuario pide datos de ventas 2024, el código generado filtra 2023, el Auditor detecta la discrepancia y rechaza el plan. Ese poder de veto es esencial para evitar entregar respuestas incorrectas con apariencia de confianza.

Implementación práctica con la pila moderna de Google y otras nubes Para construir esto se definen herramientas concretas, funciones Python para ejecutar SQL y un orquestador que inicializa agentes con instrucciones de sistema específicas. Luego se implementa la lógica de paso de resultados del Ejecutor al Auditor antes de finalizar la respuesta. Esta arquitectura encaja tanto con servicios cloud aws y azure como con soluciones gestionadas en Google Vertex AI o Firebase Genkit.

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