Partner de Databricks
Ficha DB-07
Databricks · Unity Catalog · Genie Ontology
El contexto de tu empresa para la IA en Databricks
El contexto de tu empresa para la IA en Databricks es una formación en vivo de 3 horas, pensada para dirección, que explica sin tecnicismos qué es una ontología, cómo se definen las métricas una sola vez y cómo se gobierna todo con Unity Catalog para que los agentes entiendan el negocio y no se contradigan. BertIA, consultora de datos e IA en España y partner de Databricks, la imparte con los términos, indicadores y procesos de cada empresa, y el grupo sale con una lista priorizada de dónde empezar.
3 h de práctica con casos reales del equipo
6–15 personas por sesión
FUNDAE bonificable, gestión incluida
En vivo presencial u online
01
Qué es la capa semántica de Unity Catalog como contexto de empresa para la IA, y para quién
Una sesión de tres horas para entender por qué un agente de IA acierta con las cifras de una empresa y falla en otra: no depende de lo listo que sea el modelo, sino del contexto que tenga. Qué significa cada palabra, cómo se relacionan las cosas y qué regla manda cuando dos datos discrepan.
Para quién
dirección de IT, de datos y de transformación, y las personas que van a decidir qué se construye y con qué prioridad. No hace falta programar ni conocer Databricks.
Qué gana la organización
un vocabulario común para hablar de ontología, métricas y gobierno, y un criterio claro para decidir qué definiciones hay que fijar primero. Esta formación puede abrir un proyecto de capa semántica y ontología gobernadas en Unity Catalog.
Cómo lo trabajamos
empezamos con un diagnóstico previo: una encuesta corta a los asistentes y una llamada de 30 minutos con quien impulsa la formación para identificar los términos y las cifras que más discuten en vuestra casa. La sesión se hace con vuestros procesos, documentos y jerga, no con ejemplos genéricos. Lo hemos visto en farma, industria y retail: casi siempre empieza con «ventas», «lote liberado» o «tienda comparable» significando cosas distintas según el equipo.
02
Objetivos de aprendizaje sobre el contexto de empresa en Databricks
Al terminar, cada participante es capaz de:
OA-1
Explicar con palabras de negocio qué es una ontología y por qué los agentes de IA la necesitan.
OA-2
Distinguir una métrica gobernada, definida una vez y reutilizada, de una cifra calculada cada vez de una forma.
OA-3
Describir qué aporta Unity Catalog al gobierno: permisos, descripciones y métricas en un solo sitio.
OA-4
Situar Genie Ontology, la capa automática de contexto, con su estado actual y lo que cabe esperar de ella.
OA-5
Asignar responsables a datos y definiciones, y detectar qué debe estar fijado antes de desplegar agentes.
OA-6
Completar el lienzo de un caso de uso y priorizar por dónde empezar.
03
Temario sobre el contexto de empresa para la IA, por bloques
Temario de referencia para una sesión de 3 h, online o presencial. En la propuesta se ajusta a vuestros términos, indicadores y sector.
M1
Por qué la IA necesita contexto
Sesión 1 · 40 min
1.1
Por qué dos agentes dan cifras distintas sobre la misma pregunta: faltan definiciones, no inteligencia.
1.2
Qué es contexto: significado de los términos, relaciones entre las cosas y reglas del negocio.
1.3
Ejemplos de la casa en farma, industria y retail: lote liberado, parada de línea, tienda comparable.
1.4
Qué cuesta no tenerlo: reuniones para cuadrar cifras, desconfianza en las respuestas y agentes que nadie usa.
M2
Ontología y métricas, explicadas para negocio
Sesión 1 · 40 min
2.1
Ontología: el mapa de las cosas que existen en vuestro negocio y cómo se relacionan. Qué es y qué no es.
2.2
Genie Ontology: una capa automática de contexto para los agentes de Genie. Está en vista previa pública: qué esperar y qué conviene seguir definiendo vosotros.
2.3
Métricas gobernadas: las Metric Views de Unity Catalog permiten definir una métrica una vez y usarla en informes, agentes y análisis.
2.4
Un responsable por definición: quién decide qué es «ventas netas» y cómo se cambia.
M3
Gobierno con Unity Catalog para negocio
Sesión 1 · 40 min
3.1
Qué gobierna Unity Catalog: permisos, descripciones y métricas en un único catálogo.
3.2
Quién ve qué antes de que haya agentes: el agente respeta los permisos, por eso primero se revisan.
3.3
Roles: responsable del dato, responsable de la métrica y quien aprueba los cambios.
3.4
Cómo se ve en Microsoft: Fabric IQ y Foundry IQ plantean lo mismo con otras piezas; se comparan sin entrar en detalle técnico.
M4
Taller de casos de uso
Sesión 1 · 60 min
4.1
Mapa de dominios: cada grupo dibuja las cosas clave de su área y las palabras que hoy se interpretan de varias formas.
4.2
Taller final de casos de uso: cada grupo completa un lienzo con el problema, los datos, los usuarios, el valor y el esfuerzo.
4.3
Priorización conjunta: qué definiciones hay que fijar primero y qué caso demuestra valor antes.
4.4
Qué sigue: cómo se pasa de un caso priorizado a un proyecto de capa semántica gobernada.
04
Capa de contexto en Databricks, Microsoft y otras plataformas
La formación se imparte con Databricks y Unity Catalog. Para equipos que ya usan otro entorno, esta tabla sitúa cada idea del temario en el que conocen.
Necesidad
Databricks
Microsoft
Otras plataformas
Contexto automático para agentes
Databricks
Genie Ontology, en vista previa pública
Microsoft
Fabric IQ con ontología, en vista previa
Otras plataformas
Catálogo de datos o glosario corporativo
Métricas definidas una vez
Databricks
Metric Views en Unity Catalog
Microsoft
Modelos semánticos de Power BI
Otras plataformas
Capa semántica propia o herramienta de métricas
Conocimiento de documentos
Databricks
Knowledge Assistant en Agent Bricks
Microsoft
Foundry IQ: respeta permisos y etiquetas de Purview
Otras plataformas
Buscador corporativo con IA
Cómo se trabaja en la empresa
Databricks
Agentes sobre vuestros datos y tablas
Microsoft
Work IQ: correo, reuniones, chats, archivos y personas
Otras plataformas
Asistentes integrados en la suite de oficina
Quién ve qué
Databricks
Permisos de Unity Catalog
Microsoft
Permisos de Fabric, SharePoint y etiquetas de Purview
Otras plataformas
Control de acceso de cada sistema
Microsoft IQ reúne cuatro piezas: Work IQ, Fabric IQ, Foundry IQ y Web IQ. Estado a octubre de 2026: la ontología de Fabric IQ y parte de Foundry IQ están en vista previa. En Databricks, las Metric Views están disponibles y Genie Ontology está en vista previa pública. Las dos plataformas pueden convivir.
05
Requisitos para la formación sobre contexto de empresa en Databricks
Para todos
- Ordenador o tableta con navegador actualizado
- Tres términos o cifras que se discutan en vuestra empresa, elegidos antes de empezar
- Asistencia conjunta de negocio, IT y datos, si es posible
Para dirección y responsables
Sin requisitos técnicos
- Conocer los procesos y las cifras clave de vuestra área
- Haber presenciado alguna discusión sobre qué significa una cifra o quién es el dueño de un dato
Databricks
Opcional
- Si ya tenéis Unity Catalog, el equipo de datos puede mostrar en directo cómo están hoy los permisos y las descripciones
- No se instala nada: la sesión se sigue desde el navegador
06
Material de la formación sobre contexto de empresa en Databricks
Informe de 5 a 10 casos de uso priorizados, con la recomendación de por dónde empezar
Reunión de devolución a las dos semanas, para repasar el informe y acordar el siguiente paso
Sesión online
Glosario inicial con los términos y las métricas que salieron en el taller y un responsable propuesto para cada uno
Documento
Ficha de definición de métrica para usar en vuestra empresa
Plantilla
Lienzo de caso de uso: problema, datos, usuarios, valor y esfuerzo
Certificado con horas, temario e identificador verificable
07
Ejemplos de definiciones, mapas y reglas de acceso para la IA
Tres documentos que se trabajan en la sesión, escritos en lenguaje de negocio. En el taller se rellenan con los términos y las áreas de cada grupo.
M2 · 2.3 · ficha de definición de métrica
Ficha
Métrica: Ventas netas
Definición: importe facturado menos devoluciones y abonos
Incluye: todas las líneas de negocio salvo servicios internos
Periodo: mes natural; el cierre contable es el día 5
Responsable: dirección financiera
Usos: informe de ventas, agente comercial, cierre mensual
Definición: importe facturado menos devoluciones y abonos
Incluye: todas las líneas de negocio salvo servicios internos
Periodo: mes natural; el cierre contable es el día 5
Responsable: dirección financiera
Usos: informe de ventas, agente comercial, cierre mensual
// una sola definición, varios usos
Por qué funciona. Con la definición escrita y un responsable, el informe y el agente dan la misma cifra. Si cambia el criterio, se cambia en un único sitio.
M4 · 4.1 · mapa de entidades del negocio
Mapa
Producto → tiene muchos Lotes
Lote → tiene un estado: en cuarentena, liberado o bloqueado
Lote → se fabrica en una Planta
Pedido → solo puede contener Lotes liberados
Lote → tiene un estado: en cuarentena, liberado o bloqueado
Lote → se fabrica en una Planta
Pedido → solo puede contener Lotes liberados
// la regla «solo lotes liberados» es contexto de negocio,
// no un detalle técnico: sin ella, un agente puede proponer
// enviar un lote que todavía no está liberado
Por qué funciona. Ejemplo ilustrativo de farma. Un mapa así es la ontología explicada para negocio: las cosas, cómo se relacionan y las reglas que mandan.
M3 · 3.2 · reglas de acceso antes de un agente
Lista
Costes de compra: solo finanzas y compras
Márgenes por cliente: dirección comercial y finanzas
Ventas por tienda: toda la organización
Datos de personas: fuera del agente hasta tener responsable
Márgenes por cliente: dirección comercial y finanzas
Ventas por tienda: toda la organización
Datos de personas: fuera del agente hasta tener responsable
// primero se decide quién ve qué; después se crea el agente
Por qué funciona. Un agente muestra lo que quien pregunta puede ver. Por eso la tabla de permisos va antes del agente, no después.
08
Errores habituales al dar contexto a la IA, y cómo se corrigen
Seis situaciones que aparecen en casi todos los grupos y que se tratan durante la formación.
Síntoma
Qué se hace
Dos informes dicen «ventas» y las cifras no coinciden.
- Una definición escrita, con responsable, guardada como métrica en Unity Catalog y usada por todos.
Se despliega un agente y puede mostrar documentos de más.
- Revisar permisos y datos sensibles antes del despliegue. Lo cubre la formación «Prepara la casa antes de la IA».
Se espera que la ontología automática lo resuelva todo.
- La capa automática ayuda, pero las reglas del negocio las pone el negocio. Además está en vista previa pública, y se planifica con ese estado.
El glosario queda desfasado a los tres meses.
- Un responsable por término y una revisión periódica corta, ligada al cierre o a los cambios de proceso.
Se intenta definir toda la empresa de una vez.
- Empezar por un dominio, como ventas o calidad, que muestre valor, y ampliar después.
Cada área monta su propia capa de definiciones.
- Es un asunto de gobierno del dato que se plantea en conjunto. Lo dejamos anotado en el informe.
09
Preguntas frecuentes sobre el contexto de empresa para la IA en Databricks
¿Es una formación técnica?
No. Está pensada para dirección y responsables. Se explican la ontología, las métricas y el gobierno con ejemplos de vuestro negocio, sin escribir código.
¿Qué es una ontología, dicho de forma sencilla?
El mapa de las cosas que existen en vuestro negocio, como productos, lotes, clientes o tiendas, cómo se relacionan y qué reglas aplican. Es lo que permite a un agente entender una pregunta como lo haría una persona de la casa.
¿Genie Ontology está ya disponible?
Está en vista previa pública. Se trabaja con ese estado: aprovechamos lo que aporta y no os recomendamos depender de ella para lo crítico mientras no sea definitiva.
¿Hace falta tener ya Unity Catalog?
No para asistir. Si lo tenéis, la sesión usa vuestro estado actual; si no, se explica qué aportaría y qué tendríais que preparar.
¿Sirve si usamos Microsoft y no Databricks?
Sí. Los conceptos son los mismos y la tabla del temario compara Databricks con Microsoft IQ, que reúne Work IQ, Fabric IQ, Foundry IQ y Web IQ. Las dos plataformas pueden convivir. Es la ficha gemela de El contexto de tu empresa al servicio de Copilot: Microsoft IQ.
¿Qué pasa después de la sesión?
Recibís el informe de 5 a 10 casos de uso priorizados, con la recomendación de por dónde empezar, y nos reunimos dos semanas después. Si queréis llevar uno a un proyecto, os enviamos la propuesta en menos de 48 horas laborables.
¿Es bonificable por FUNDAE?
Sí. Es formación en vivo y la gestión de la bonificación va incluida. En la propuesta os damos una estimación, que depende del crédito disponible de vuestra empresa.
¿Hay examen o notas?
No. El resultado es vuestro lienzo y la lista priorizada. El certificado acredita la asistencia, las horas y el temario.
Ficha técnica
Duración
3 h · 1 sesión
Formato
En vivo, presencial u online
Grupo
6 a 15 personas
Nivel
Directivo, sin programar
Requisito
Conocer las cifras y procesos de vuestra área
Plataformas
Databricks: Unity Catalog y Genie. Comparativa con Microsoft IQ
Bonificación
FUNDAE, con la gestión incluida
Certificado
De asistencia y verificable. Registro de la formación del equipo
Formadores
Partners
Microsoft, Databricks y Anthropic