PromptQL
Hasura · Programación
PromptQL es un agente de IA multijugador creado por Hasura que se conecta a los datos y sistemas de tu empresa y responde preguntas reales escribiendo código. En lugar de que una sola persona chatee con un bot en aislamiento, los equipos comparten hilos, un cerebro de contexto compartido y automatizaciones que mejoran a medida que más personas corrigen y refinan el trabajo. Está pensado para organizaciones que necesitan respuestas fundamentadas y trazables, no conjeturas seguras.
Acerca de PromptQL
Qué es PromptQL
PromptQL es una plataforma de agentes de datos de Hasura, la empresa detrás de Hasura GraphQL Engine y Data Delivery Network. La idea central es que la IA solo es tan precisa como el contexto que recibe, y el contexto que importa suele vivir en la cabeza de las personas, no en un esquema. PromptQL se conecta a almacenes de datos, bases de datos, aplicaciones SaaS y API tal como ya existen, y luego deja que los equipos capturen ese conocimiento tribal en el flujo de trabajo.
El producto gira en torno a dos problemas en los que Hasura trabajó durante años. Ambos son difíciles. El primero es el contexto compartido: en lugar de extraer el contexto una vez y entregárselo a la IA, PromptQL mantiene un volante de inercia donde las personas y la IA trabajan juntas y se corrigen mutuamente. Corriges al agente una vez y la corrección queda para todos. El segundo es la seguridad. PromptQL aplica los permisos de forma determinista en la capa de datos, así que el agente de cada persona trabaja exactamente con el acceso que tiene y nada más. Esa es la puerta. Sin ella, los equipos no pueden delegar trabajo que importa.
La principal limitación es el alcance. PromptQL es una herramienta enfocada en empresas, no un chatbot de consumo. Es ante todo una herramienta de análisis con IA, y el plan Team empieza en 40 dólares por usuario al mes. Funciones como el despliegue de un solo inquilino o los esquemas con tu propio modelo quedan detrás de contratos Enterprise y Custom. Si solo quieres un asistente gratuito para tareas personales, esto no está hecho para eso.
Cómo empezar
- Crea un espacio de trabajo en prompt.ql.app e inicia sesión en el Playground, que es gratuito.
- Conecta una fuente de datos. PromptQL inspecciona los esquemas de tu almacén, base de datos o aplicación SaaS para construir un grafo de datos unificado sin mover tus datos.
- Invita a algunos compañeros de trabajo para que los hilos y el contexto se compartan desde el principio.
- Haz una pregunta real de negocio en un hilo compartido y deja que el agente escriba código para responderla.
- Corrige en la fuente cualquier cosa que se equivoque, para que la corrección persista para todo el equipo.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de PromptQL.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Equipos de datos y análisis
- Gerentes de operaciones
- Responsables de IT y seguridad en empresas
Tareas
- Investigar picos en métricas
- Arreglar exportaciones de fin de mes
- Responder preguntas recurrentes de negocio
Casos de uso
- Un equipo de crecimiento intenta explicar por qué una métrica subió una tarde concreta
- Finanzas concilia cifras regionales que llegan a sistemas diferentes
- Una organización preocupada por la seguridad despliega IA internamente
Funciones clave
Hilos compartidos multijugador
PromptQL funciona con hilos compartidos en lugar de chats privados, así que una conversación sobre una métrica vive donde todo el equipo puede verla y ampliarla. Cuando alguien corrige al agente, esa corrección se aplica a todos los que usan el mismo hilo. Es la función que separa a PromptQL de los asistentes de IA de un solo usuario. Ese es todo el argumento.
Cerebro de contexto compartido
La capa de contexto compartido guarda las definiciones, excepciones y conocimiento tribal que nunca llegan a un esquema. Cubre conocimiento, habilidades y una capa semántica de la que el agente se sirve al responder. Como el contexto se captura justo a tiempo durante el trabajo real, se mantiene vigente en lugar de degradarse en el momento en que se escribe.
Conecta cualquier dato sin preparación
PromptQL se conecta a tu almacén, bases de datos, aplicaciones SaaS y API tal como existen hoy. Inspecciona los esquemas para construir un grafo de datos unificado sin mover ni remodelar tus datos. En la práctica, eso significa que puedes pasar de los datos a las preguntas en minutos en lugar de un largo proyecto de migración.
Respuestas con código, no informes enlatados.
En lugar de recuperar informes enlatados, el agente escribe código para responder la pregunta que tiene delante. En los propios ejemplos del producto, se conecta a varios sistemas, prueba cada teoría contra un pico y añade un panel con la respuesta. Ese enfoque le permite manejar preguntas que nadie anticipó.
Barreras de seguridad deterministas
Los permisos se aplican en la capa de datos, para cada usuario, cada fuente y cada consulta. El agente de cada persona trabaja exactamente con el acceso que tiene y nada más, lo cual importa cuando una sola organización maneja datos en muchos sistemas con políticas distintas. Las barreras no se añaden a posteriori. Están integradas.
Elección de modelo por bot
PromptQL mide el uso en unidades normalizadas llamadas OLU y te deja elegir modelos distintos para bots distintos, o incluso a mitad de un hilo. Opciones de pesos abiertos como DeepSeek, Qwen y GLM cuestan una fracción de los modelos de frontera, así que los equipos pueden equilibrar coste y capacidad según la tarea.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Los hilos compartidos y un cerebro de contexto compartido hacen que las correcciones queden para todo el equipo, no solo para un usuario.
- Se conecta a almacenes, bases de datos, aplicaciones SaaS y API existentes sin mover ni remodelar los datos.
- Los permisos se aplican de forma determinista en la capa de datos, lo que encaja con empresas preocupadas por la seguridad.
- Respaldado por Hasura, cuyo GraphQL Engine y Data Delivery Network funcionan dentro de grandes empresas.
- Los equipos pueden cambiar de modelo por bot o a mitad de hilo para controlar el coste frente a la precisión.
Desventajas
- El Playground gratuito solo cubre la creación de bots multijugador, así que el uso real en producción necesita un plan de pago.
- El plan Team empieza en 40 dólares por usuario al mes y se factura por semanas en incrementos, lo que suma en grupos grandes.
- El despliegue de un solo inquilino y los esquemas con tu propio modelo necesitan un contrato Enterprise o Custom, así que los equipos pequeños no los consiguen con facilidad.
- La disponibilidad de API no está documentada públicamente, lo que dificulta planificar integraciones automatizadas de antemano.
Preguntas frecuentes
Se conecta a los datos y sistemas de tu empresa y responde preguntas reales escribiendo código, y luego sigue mejorando a medida que tu equipo lo corrige. El foco está en el análisis y la automatización fundamentados y trazables, no en el chat genérico.
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