Claro

¿Qué es Claro (Research Agents)?

Los Research Agents de Claro son una herramienta de investigación con IA diseñada para automatizar el trabajo de investigación manual directamente dentro de una tabla. El agente puede generar y enriquecer datasets, investigar empresas, monitorear cambios como precios y extraer datos estructurados de documentos, con salidas estructuradas para uso posterior.

La página posiciona los Research Agents como “standalone” (usables de forma independiente) y también “más potentes dentro de Claro”, donde se alinean con un flujo de trabajo de “master table” existente. El propósito principal es mantener las salidas de investigación estructuradas, trazables y entregadas en el mismo dataset que los equipos ya usan.

Características clave

• Flujo de trabajo en tabla nativa (inicia desde tu dataset): Comienza con un CSV importado, catálogo de proveedores, dataset generado o tabla en blanco para que las salidas de investigación permanezcan en la misma estructura tabular.
• Ejecución por filas con controles de escalado: Agrega una columna, define la tarea y ejecútala en muestras pequeñas (p. ej., 10 filas) o conjuntos muy grandes (p. ej., 100.000 filas) sin cambiar de herramientas.
• Generar y enriquecer listas: Escanea fuentes (incluyendo sitios web, como se describe) para enriquecer listas con puntos de datos estructurados.
• Procesamiento de documentos para extracción estructurada: Sube PDFs o contratos para extraer datos estructurados en campos listos para tabla.
• Monitoreo de cambios en precios/disponibilidad: Rastrea precios, disponibilidad y cambios en fuentes en tiempo real (como se describe) para mantener los datasets actualizados.
• Clasificación y etiquetado: Categoriza y etiqueta automáticamente usando lógica personalizada definida dentro de la tabla.
• Modo conectado a Claro para salidas conscientes de entidades: Cuando está conectado a Claro, el agente es consciente de entidades y alineado con IDs canónicos, con sincronización a sistemas como ERP, PIM, ecommerce y analytics; también se describe como gobernado con rastros de auditoría y colas de revisión.

Cómo usar Claro (Research Agents)

1. Crea o importa tu tabla: Comienza con un CSV importado, catálogo de proveedores, dataset generado o tabla en blanco dentro de Claro.
2. Elige la tarea de investigación: Selecciona una capacidad del agente como enriquecimiento de listas, procesamiento/extracción de documentos, clasificación/etiquetado o monitoreo.
3. Define los criterios y ejecuta: Agrega una columna para la salida deseada, describe la tarea/criterios en lenguaje natural (donde aplique) y ejecuta el agente en las filas seleccionadas.
4. Revisa las salidas estructuradas: Usa los resultados de la tabla y (cuando esté conectado a Claro) aprovecha funciones de trazabilidad y gobernanza como rastros de auditoría y colas de revisión antes de finalizar actualizaciones posteriores.

Casos de uso

• Enriquecimiento de listas para investigación operativa: Enriquece una lista existente con puntos de datos estructurados escaneando sitios web relevantes, manteniendo los resultados en el mismo formato de tabla.
• Investigación de empresas y expansión de datasets: Investiga empresas según criterios que proporciones y genera filas de dataset enriquecidas y verificadas en lugar de salidas de texto no estructurado.
• Monitoreo de precios y disponibilidad: Monitorea precios, disponibilidad y cambios en fuentes en tiempo real y actualiza tu dataset a medida que ocurren los cambios.
• Extracción estructurada de contratos/PDF: Sube PDFs o contratos y extrae campos estructurados clave en una tabla para un análisis y procesamiento posterior más fácil.
• Categorización y etiquetado a escala: Aplica lógica de clasificación personalizada para categorizar y etiquetar ítems automáticamente directamente en tu dataset.

Preguntas frecuentes

¿Se puede usar el Research Agent de forma independiente?

Sí. La página indica que el Research Agent se puede usar de manera independiente como herramienta de investigación estructurada.

¿Qué formatos de entrada puedo usar para empezar?

Los Research Agents de Claro pueden empezar desde un CSV importado, un catálogo de proveedores, un dataset generado o una tabla en blanco.

¿Dónde van las salidas?

Las salidas se ejecutan directamente dentro de la interfaz de tabla nativa, produciendo resultados estructurados en formato de tabla (“estructurado adentro, estructurado afuera”, como se describe en la página).

¿Qué tipos de datos se pueden extraer de documentos?

La página menciona específicamente subir PDFs o contratos para extraer datos estructurados.

¿Claro mejora el agente cuando está conectado?

La página describe comportamiento adicional cuando está conectado a Claro, incluyendo conciencia de entidades, alineación con IDs canónicos, sincronización con sistemas ERP/PIM/ecommerce/analytics y gobernanza con rastros de auditoría y colas de revisión.

Alternativas

• Extractores de IA de propósito general (herramientas de documento a estructura): Útiles si tu necesidad principal es extraer campos de PDFs/contratos, pero no están diseñados para el mismo flujo de trabajo centrado en tablas y nativo de datasets.
• Web scraping y pipelines ETL: Pueden recopilar información de sitios web y cargarla en sistemas de datos; sin embargo, suelen requerir más ingeniería para convertir los resultados en salidas de tablas estructuradas y validadas.
• Plataformas de catálogo/enriquecimiento de datos: Enfocadas en enriquecer y estandarizar datos de entidades; dependiendo de las herramientas, pueden priorizar flujos de calidad de datos en lugar de ejecutar investigación directamente en una tabla.
• Flujos de BI con pasos de investigación manual: Útiles para análisis una vez que los datos están listos, pero no automatizan directamente los pasos de investigación, extracción y monitoreo descritos para los Research Agents de Claro.