Del 13 al 15 de mayo en Orlando, Florida, Estados Unidos, tuvo lugar Qlik Connect 2025, una nueva edición de la conferencia anual de Qlik que expone los últimos avances en materia de gestión de datos, data analytics e inteligencia artificial.
Este año, el evento se propuso destacar la imperante necesidad de que las organizaciones encuentren caminos claros y prácticos para aprovechar al máximo el valor de la IA. ¿Por qué? Debido a que una buena parte de las empresas están intentando implementar y escalar la inteligencia artificial sobre una base de sistemas desconectados.
Cuando los productores de datos y los equipos de data analytics trabajan en silos y los usuarios corporativos intentan extraer valor de algún punto intermedio, la desconexión se hace evidente.
Por eso, durante esta edición de Qlik Connect se presentaron una serie de innovaciones que apuntan a cerrar la brecha que existe entre productores y usuarios de datos y a reducir el tiempo de obtención de valor, para obtener resultados con mayor rapidez y rentabilidad.
En este artículo, abordamos las capacidades presentadas y comentamos cuáles son las perspectivas a futuro.
Agentic IA, Qlik Open Lakehouse y potenciadores de impacto, las 3 capacidades transformadoras presentadas en Qlik Connect 2025
De acuerdo con un informe de IDC, casi el 60% de las inversiones en inteligencia artificial tienen como objetivo potenciar las capacidades generativas y de agentes inteligentes. El resto están divididas entre iniciativas de IA generativa e interpretativa que apuntan a optimizar la toma de decisiones y la obtención de resultados.
A pesar de la disponibilidad de la inversión, transformar el potencial de la IA en impacto real requiere algo más.
De hecho, solo un tercio de las compañías sostiene haber mejorado el acceso a información que impulsa decisiones reales. Y, aunque el 89% posee una estrategia de IA generativa, solo el 26% la ha implementado a gran escala. Entonces, ¿a qué se debe la brecha entre la estrategia y la implementación a gran escala? A la alineación.
Por eso, durante Qlik Connect 2025 se presentaron una serie de innovaciones que reducen la grieta entre quienes producen y quienes utilizan los datos, así como el tiempo de obtención de valor.
Qlik Answers + Agentic AI
A futuro, la forma en la que las empresas usan los datos, toman decisiones y crean valor no se parecerá en nada a la experiencia actual. La IA basada en agentes estará en el centro de esta transformación.
Gracias a la Agentic AI, pasaremos de los sistemas de inteligencia artificial pasivos y reactivos a agentes autónomos y orientados a objetivos, capaces de razonar, planificar y ejecutar tareas complejas en diversos entornos de datos. Esto transformará la analítica en un socio inteligente que impulsa proactivamente la información, las acciones y los resultados empresariales.
En materia de IA, Qlik recorrió un largo camino. Tras incorporar esta tecnología en 2013, desarrollando un motor de análisis compatible con el aprendizaje automático y las redes neuronales, en 2019 presentó Insight Advisor, un asistente inteligente de lenguaje natural integrado directamente en Qlik Sense.
Esto dio inicio a una rápida innovación que resultó en la introducción de nuevas soluciones de IA generativa y predictiva, como Qlik Answers y Qlik Predict.
Para liberar el potencial del Agentic AI, Qlik se centró en una oportunidad prácticamente desaprovechada: los datos no estructurados. Por eso, lanzó la primera versión de Qlik Answers, diseñada para ofrecer información personalizada a partir de datos no estructurados.
Ahora, se propone unificar la analítica de datos estructurados y no estructurados. De cara al futuro, invertirá en un marco inteligente que permita que los agentes de datos y análisis sean los mejores del mercado en la generación de valor a partir de los datos.
Después de todo, no se trata solo de tecnología, sino de crear una plataforma integral y basada en agentes que comprenda el contexto empresarial y, al mismo tiempo, pueda generar una comprensión más completa y emplear razonamientos complejos para desglosar tareas, ejecutarlas e impulsar la obtención de valor.
Para resolver problemas empresariales complejos, los agentes de IA deberán trabajar con sistemas empresariales, proveedores y ecosistemas completamente diferentes. Qlik estará en una posición única para servir como una capa de inteligencia de datos basada en agentes que ayude a los agentes de sistemas complejos a interactuar con los datos, generar información y ejecutar acciones.
Además, el marco de trabajo basado en Agentic IA ofrecerá capacidades mejoradas y valor, tanto dentro como fuera de la plataforma Qlik. Gracias a él, las organizaciones podrán crear e implementar fácilmente asistentes personalizados e integrables, orientados a desafíos empresariales específicos, utilizando datos propios, tanto estructurados como no estructurados.
Estos asistentes se integrarán con la red de agentes de Qlik para ofrecer información, conocimiento y acciones analíticas más potentes, impulsando la toma de decisiones más rápida y la productividad a escala.
Qlik Open Lakehouse
En la actualidad, los lakehouses abiertos basados en Apache Iceberg están redefiniendo el panorama de la gestión de datos.
Al combinar la escalabilidad de los datalakes con el rendimiento y la fiabilidad de los data warehouses, los lakehouses abiertos con Apache Iceberg ofrecen flexibilidad y control, a la vez que permiten eliminar los silos de datos, impulsar la interoperabilidad y obtener ahorros sustanciales en los entornos cloud.
A pesar de estos beneficios, las organizaciones a menudo enfrentan desafíos que impiden que puedan aprovechar al máximo los beneficios de estos lakehouses abiertos basados en Apache Iceberg, como falta de ingesta nativa de datos, canalizaciones de datos complejas, inconvenientes en las optimizaciones manuales, escasa confianza en los datos y poca visibilidad de linaje.
Para dar respuesta a estos desafíos, durante Qlik Connect se presentó Qlik Open Lakehouse, una solución que simplifica la forma en que las organizaciones incorporan, gestionan y optimizan datos en los lakehouses basados en Apache Iceberg.
Qlik Open Lakehouse gestiona todos los aspectos complejos de manera automática: asigna esquemas de origen a estructuras de destino, resuelve conflictos de tipos de datos, aplica particiones inteligentes, realiza compactaciones automáticas de archivos, gestiona la evolución de esquemas y gestiona actualizaciones y eliminaciones con precisión, de forma continua y sin intervención manual.
Entre las características más destacadas de este lakehouse abierto de Qlik, encontramos:
- Ingesta de alto rendimiento en tiempo real en Iceberg. Gracias a Qlik Open Lakehouse, las empresas tienen la posibilidad de extraer datos de cientos de fuentes, incluidas bases de datos operativas, aplicaciones SaaS, SAP, mainframes, fuentes de archivos y transmisiones CDC. Qlik garantiza que la data se escriba, fusione y optimice rápidamente, a fin de poder cumplir con los acuerdos a nivel de servicio más estrictos.
- Integraciones abiertas y líderes en el sector. Qlik Open Lakehouse se integra con catálogos líderes del sector como AWS Glue, Apache Polaris (en incubación) y Snowflake Open Catalog, lo que permite a los usuarios realizar consultas de alto rendimiento en petabytes de datos utilizando cualquiera de las principales plataformas o motores de consulta compatibles con Iceberg.
- Solución integral unificada para Lakehouses. Al utilizar Qlik Talend Cloud con Open Lakehouse, las compañías pueden implementar una única solución integral para ingerir, transformar, gobernar, optimizar y gestionar los flujos de datos de sus lakehouses basados en Iceberg, garantizando la calidad y la confianza de los datos.
- Gestión de datos segura y flexible. Gracias a estrategias de escalado configurables, los clientes pueden elegir la combinación adecuada para garantizar la entrega de los datos correctos con la latencia y la estructura de costos adecuadas. Esto significa que puede elegir su propio sistema informático, su propia nube y sus propias reglas, obteniendo control total sobre el rendimiento, la seguridad y los gastos.
En síntesis, al combinar arquitectura abierta, rendimiento en tiempo real y gobernanza de nivel empresarial, Qlik Open Lakehouse es una herramienta esencial para escalar la inteligencia artificial.
Potenciadores de impacto
Aunque muchas organizaciones están invirtiendo en inteligencia artificial y datos, una buena parte de ellas tienen dificultades para convertir los insights en impacto real.
De hecho, según Qlik, solo el 26% de ellas han implementado IA a escala, y un porcentaje aún menor la ha integrado en sus flujos de trabajo operativos.
El problema no es el acceso al conocimiento inteligente, sino la capacidad de actuar basándose en él. Los dashboards no son motores de decisión y los modelos predictivos no previenen el riesgo ni impulsan los resultados por sí solos. Lo que las empresas necesitan es inteligencia que anticipe, explique y facilite la acción, sin retrasos ni fricciones.
Por eso, en Qlik Connect se anunció el lanzamiento de potenciadores de impacto, es decir, funciones que aportan un enorme valor tanto a los equipos de datos como a los desarrolladores y a los usuarios corporativos.
Entre los impact enhancers integrados a Qlik encontramos:
- Data products de QVD
- Mercados de conocimiento RAG
- Pipelines listos para DevOps con control de versiones y APIs de deployment
- Proactive Insights
- Previsiones multivariantes
- Tablas de escritura
Cada uno de ellos está diseñado para cerrar la brecha entre los datos y la toma de decisiones, y en conjunto, representan una evolución clara en la forma en la Qlik impulsa los resultados.
Bonus: ¿cómo preparar los datos para la inteligencia artificial?
Otro de los puntos clave para maximizar la obtención de resultados tiene que ver con cuán preparadas están las empresas para desplegar iniciativas “inteligentes”.
Según Gartner, en 2026 el 75% de las empresas usarán IA, frente al 5% que la utilizaban en 2023.
Ahora bien, a pesar de que el 98% de las organizaciones, considera la IA como una prioridad para su organización, únicamente el 26 % cuenta con una solución GenAI en producción, y solo el 12% confía en que su infraestructura actual pueda soportar la IA basada en agentes.
Esto nos lleva a una cuestión central: para aprovechar al máximo el potencial de la inteligencia artificial, los datos deben estar preparados.
Por eso, durante Qlik Connect 2025 se presentaron los 6 principios de “AI-ready data”:
- Diversidad
- Oportunidad
- Precisión
- Seguridad
- Descubribilidad
- Capacidad de ser consumidos por modelos
Gracias al Trust Score for AI de Qlik, cada empresa podrá medir cuán lista está su data para aplicar iniciativas de inteligencia artificial, adaptando los criterios a su negocio.
El sistema puntúa los conjuntos de datos asignándoles fiabilidad alta, media o baja, otorgando recomendaciones para mejorar la fiabilidad de aquellos que rankean con la menor puntuación.
Además, el framework de Trust Score para IA es 100% personalizable. Así, brinda control total sobre las métricas a utilizar.
¿Te gustaría saber más sobre las capacidades presentadas en Qlik Connect 2025? Mandanos un mensaje.