BigQuery Ahora Habla Contigo: Google Hace Realidad el GenBI

Preguntas en lenguaje natural, conversaciones con contexto, y funciones de IA nativas. Lo que predijimos hace una semana ya está en producción.

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Hace unos días escribí sobre GenBI y cómo iba a cambiar el trabajo del analista de datos. La tesis era simple: en lugar de escribir SQL, vas a hablar con tus datos en lenguaje natural.

Pues Google acaba de lanzar exactamente eso en BigQuery. Y no es un experimento: está en producción, disponible para cualquiera con una cuenta.

Qué ha lanzado Google

BigQuery ahora incluye análisis conversacional con estas capacidades:

Preguntas en lenguaje natural. Escribes “¿cuáles fueron las ventas del Q4 por región?” y BigQuery genera la consulta SQL, la ejecuta, y te devuelve el resultado. Sin tocar código.

Conversaciones multi-turno. El sistema recuerda el contexto de preguntas anteriores. Puedes decir “ahora muéstrame solo Europa” y entiende que te refieres a la consulta anterior. Como hablar con un analista humano.

Agentes personalizados. Puedes crear y desplegar agentes conversacionales vía API, entrenados con el contexto de tus datos específicos. No es un chat genérico: entiende tu esquema, tus métricas, tu negocio.

Integración con Looker. Los dashboards de Looker ahora pueden consultarse conversacionalmente. El usuario de negocio pregunta, el sistema responde con visualizaciones.

Funciones de IA nativas. Tres nuevas funciones SQL:

• AI.IF: condicionales basados en comprensión semántica
• AI.CLASSIFY: clasificación automática de texto
• AI.SCORE: scoring predictivo integrado en consultas

Por qué esto importa

Esto no es Google jugando con demos. Es la implementación real del paradigma GenBI en una de las plataformas de datos más usadas del mundo.

Para analistas de datos

Tu rol acaba de cambiar. No digo que vayas a perder el trabajo mañana, pero sí que las tareas de “traducir preguntas de negocio a SQL” van a reducirse drásticamente.

Lo que aumenta: diseñar los modelos de datos que alimentan estas herramientas, validar que las respuestas sean correctas, y resolver los casos complejos que la IA no puede manejar. Si te interesa cómo evoluciona el rol, escribí sobre la transición de analista a data engineer.

Para usuarios de negocio

Por primera vez, puedes consultar datos sin depender de nadie. No necesitas abrir un ticket, esperar a que el analista tenga tiempo, explicar qué quieres tres veces.

Abres BigQuery (o Looker), preguntas, obtienes respuesta. En segundos.

Para empresas

El cuello de botella del “equipo de datos saturado” se reduce. Las preguntas rutinarias se autoservicio. Los analistas se liberan para trabajo de mayor valor.

Pero cuidado: esto solo funciona si tienes los datos bien organizados. BigQuery conversacional no arregla datos sucios, esquemas caóticos, o métricas mal definidas. Basura entra, basura sale, aunque la preguntes en español. Si quieres profundizar en por qué la calidad de datos es fundamental, lee sobre Data-Centric AI.

Las funciones de IA en SQL

Esto es lo que más me interesa técnicamente. Google ha metido capacidades de LLM directamente en el motor SQL.

AI.CLASSIFY te permite clasificar texto sin entrenar modelos:

SELECT
  comentario,
  AI.CLASSIFY(comentario, ['positivo', 'negativo', 'neutro']) as sentimiento
FROM reviews

AI.SCORE genera puntuaciones predictivas:

SELECT
  cliente_id,
  AI.SCORE(features, 'probabilidad_churn') as riesgo_churn
FROM clientes

AI.IF permite condicionales semánticos:

SELECT
  descripcion,
  AI.IF(descripcion, 'menciona problemas de entrega') as tiene_queja_envio
FROM tickets

Esto elimina la necesidad de pipelines separados de ML para muchos casos de uso. El análisis y la predicción ocurren en la misma consulta.

Lo que no te cuentan

Requiere datos bien estructurados

El análisis conversacional funciona sobre tu esquema existente. Si tu esquema es un desastre de tablas mal nombradas, campos sin documentar, y relaciones implícitas, el sistema no va a entender tus preguntas.

Antes de emocionarte con “hablar con tus datos”, asegúrate de que tus datos están en condiciones de que alguien (humano o IA) pueda entenderlos.

Los costes pueden dispararse

Cada consulta conversacional implica llamadas a modelos de IA. BigQuery cobra por procesamiento. Si tienes 500 usuarios haciendo preguntas todo el día, la factura puede sorprenderte.

Monitoriza el uso antes de abrir la puerta a toda la organización.

La validación sigue siendo necesaria

Que el sistema genere SQL no significa que genere SQL correcto. Para preguntas simples, funciona bien. Para preguntas ambiguas o complejas, puede interpretar mal.

Necesitas un proceso de validación, especialmente para decisiones importantes basadas en estos datos.

Cómo empezar

Si ya usas BigQuery:

1. Activa las funciones de IA en tu proyecto (requiere habilitar APIs específicas)
2. Empieza con consultas simples sobre tablas bien documentadas
3. Valida las respuestas contra consultas SQL manuales
4. Itera y aprende los límites del sistema

Si no usas BigQuery:

Esto no es exclusivo de Google. Snowflake tiene Cortex, Databricks tiene asistentes similares, y hay herramientas independientes como Text2SQL.

La tendencia es clara: todos los data warehouses van hacia interfaces conversacionales. Si tu plataforma actual no lo tiene, lo tendrá pronto.

El futuro que ya llegó

Hace una semana, GenBI era una tendencia. Hoy es un producto en producción de una de las empresas más grandes del mundo.

La velocidad a la que esto se mueve es brutal. Lo que era predicción en enero es realidad en febrero.

Para los que trabajamos con datos, el mensaje es claro: adaptarse o quedarse atrás. Las herramientas están cambiando. El rol está cambiando. Los que aprendan a trabajar con estas nuevas capacidades serán más valiosos. Los que las ignoren… bueno, ya sabes cómo acaba esa historia.