Ayuda de Tableau

Es importante que sus datos permanezcan seguros mientras innova con nueva tecnología. Con IA en Tableau, mantenemos la confianza como el valor número uno y nos esforzamos por garantizar que sus datos estén seguros y al mismo tiempo crear experiencias precisas y seguras.

A partir de la versión 2025.3, podrá utilizar Tableau Agent en Tableau Server. Tableau Agent en Tableau Server requiere que se conecte a su propio proveedor de modelos grandes de lenguaje (LLM), como OpenAI. Cuando utiliza su propio proveedor de LLM de OpenAI, sus solicitudes no pasarán por la Capa de confianza de Einstein ni utilizarán los acuerdos de proveedor del modelo de lenguaje grande (LLM) de Salesforce. Todo el tratamiento de datos, incluida la protección de PII, se rige por su propio proveedor y cualquier disposición que haya establecido. Para obtener más información, consulte Activar la IA en su sitio de Tableau Server(El enlace se abre en una ventana nueva).

El contenido de este tema se centra principalmente en el uso de las funcionalidades de IA en Tableau en Tableau Cloud. Cualquier contenido relacionado con el uso de las funcionalidades de IA en Tableau en Tableau Server se menciona específicamente.

IA en Tableau y sus datos

En Tableau Cloud, para mantener sus datos seguros, Salesforce tiene acuerdos con proveedores de grandes modelos de datos (LLM), como Azure OpenAI. Las organizaciones pueden aprovechar las capacidades de IA generativa sin que se utilicen sus datos privados para entrenar el LLM.

En Tableau Server, se conectará a OpenAI directamente mediante su propia clave API. Asegúrese de que su propio acuerdo de OpenAI y la configuración relacionada cumplan con las políticas de seguridad de datos de su organización.

IA generativa de confianza

Solo se aplica a Tableau Cloud

Las soluciones de IA generativa Einstein de Salesforce están diseñadas, desarrolladas y entregadas de acuerdo con cinco principios para conseguir una IA generativa de confianza.

• Exactitud: damos prioridad a la exactitud, la precisión y la recuperación en nuestros modelos, y respaldamos los resultados de nuestros modelos con explicaciones y fuentes siempre que sea posible. Recomendamos que un humano verifique la salida del modelo antes de compartirla con los usuarios finales.

• Seguridad: trabajamos para detectar y mitigar sesgos, toxicidad y resultados dañinos de los modelos utilizados en nuestros productos a través de técnicas de detección y mitigación líderes en la industria.

• Transparencia: Nos aseguramos de que nuestros modelos y funcionalidades respeten la procedencia de los datos y se basen en sus datos siempre que sea posible.

• Empoderamiento: Creemos que nuestros productos deberían aumentar las capacidades de las personas y hacerlas más eficientes y decididas en su trabajo.

• Sostenibilidad: nos esforzamos por crear modelos del tamaño adecuado que prioricen la precisión y reduzcan nuestra huella de carbono.

Para obtener más información sobre la IA de confianza, consulte Investigación de Salesforce: IA de confianza(El enlace se abre en una ventana nueva)

Idiomas y configuraciones regionales compatibles con IA en Tableau

Las funcionalidades de IA en Tableau son compatibles con el idioma inglés (en_US). A partir de la versión 2025.1 (versión de febrero), se admite un subconjunto de idiomas adicionales para Tableau Agent y Tableau Pulse en las siguientes áreas de funcionalidades. Actualmente, la IA generativa en Tableau Catalog solo admite inglés (en_US).

• Resúmenes de información de Tableau Pulse y mejor coincidencia semántica para Ask Q&A

• Enhanced Q&A (Descubrir) para Tableau Pulse (2025.2 y versiones posteriores)

• Tableau Agent en la creación web de Tableau Prep

• Tableau Agent en Tableau Prep Builder (2025.2 y posterior)

• Creación de visualizaciones de Tableau Agent

• Tableau Agent en Tableau Desktop

PII, seguridad de datos y soporte multilingüe

La compatibilidad con PII puede variar según si utiliza Tableau Agent en Tableau Cloud o Tableau Server.

Tableau Cloud

La capa de confianza de Einstein está diseñada teniendo en cuenta los patrones de PII regionales y específicos del idioma. Las funcionalidades de IA en Tableau, cuando se conectan a Tableau Cloud, heredan la capa de confianza de Einstein y los controles de seguridad para los idiomas compatibles. Es posible que algunos idiomas no admitan totalmente el enmascaramiento de datos basado en patrones, la detección de toxicidad o los datos de auditoría y comentarios.

Para obtener más información sobre los tipos de datos admitidos y la detección de toxicidad disponible por idioma, así como los tipos de datos de auditoría recopilados para la IA generativa, consulte Compatibilidad con regiones e idiomas(El enlace se abre en una ventana nueva) de la Capa de confianza de Einstein y Datos de auditoría y comentarios de IA generativa(El enlace se abre en una ventana nueva) en la ayuda de Salesforce.

Tableau Server (versión 2025.3 o posterior)

Las funciones de IA en Tableau cuando se conectan a Tableau Server no pasan por la Capa de confianza de Einstein. En su lugar, sus solicitudes se envían directamente a OpenAI. Esto incluye el enmascaramiento de PII para diferentes idiomas. Usted es responsable de garantizar que su servicio y su acuerdo puedan detectar y proteger la PII de manera efectiva en los idiomas que admite Tableau Agent.

Para obtener más información, consulte Activar la IA en su sitio de Tableau Server(El enlace se abre en una ventana nueva).

Idiomas y configuraciones regionales por área de funcionalidades

Al utilizar Tableau Agent en Tableau Cloud o Tableau Server (versión 2025.3 o posterior), el lenguaje utilizado en la respuesta de IA generativa se basa en el Idioma establecido en Configuración de mi cuenta. Si la Configuración de mi cuenta aparece como No especificado, se utilizará la configuración de idioma del navegador.

Al utilizar Tableau Agent en Tableau Desktop y Tableau Prep Builder, el idioma utilizado en la respuesta de IA generativa se basa en el idioma seleccionado en el menú Ayuda > Seleccionar idioma.

También se admiten los siguientes idiomas.

Resúmenes de información de Tableau Pulse y Enhanced Q&A (Descubrir)

Nota: El enmascaramiento de la Capa de confianza de Einstein admite 6 idiomas principales; otros pueden reducir la calidad de la respuesta. Los nombres de métrica se conservan en el idioma original. La detección del idioma de entrada puede variar en configuraciones regionales no compatibles.

Tableau Agent en la creación web de Tableau Prep

Nota: El enmascaramiento de datos basado en patrones y la detección de toxicidad actualmente no son compatibles con francés (Canadá), coreano y portugués.

Tableau Agent en Tableau Prep Builder

Tableau Agent en Tableau Prep Builder está disponible a partir de la versión 2025.2

Nota: El enmascaramiento de datos basado en patrones y la detección de toxicidad actualmente no son compatibles con francés (Canadá), coreano y portugués.

Creación web de Tableau Agent

Nota: El enmascaramiento de datos basado en patrones y la detección de toxicidad actualmente no son compatibles con francés (Canadá), coreano y portugués.

Tableau Agent en Tableau Desktop

Nota: El enmascaramiento de datos basado en patrones y la detección de toxicidad actualmente no son compatibles con francés (Canadá), coreano y portugués.

Selección de LLM y enrutamiento de solicitudes de LLM con reconocimiento geográfico

Solo se aplica a Tableau Cloud

Tableau Agent y Enhanced Q&A (Descubrir) de Tableau Pulse no admiten la selección de un modelo grande de lenguaje (LLM) administrado por Salesforce. En cambio, el equipo de desarrollo de Tableau prueba y selecciona el mejor modelo para usarlo en función del rendimiento, la precisión y el coste.

Los modelos utilizados por Tableau Agent y Enhanced Q&A (Descubrir) de Tableau Pulse admiten el enrutamiento según la ubicación geográfica a través de la plataforma de IA generativa de Einstein. La proximidad a la instancia de Azure OpenAI más cercana la determina la región de Data Cloud de su organización de Salesforce conectada. Si un modelo no está disponible en su región de Data Cloud, o si no hay suficiente capacidad disponible, las solicitudes se dirigen a EE. UU y nunca a Azure OpenAI directamente.

Para obtener información sobre qué modelos de LLM se utilizan actualmente en su versión de Tableau Agent y Enhanced Q&A, póngase en contacto con su ejecutivo de cuentas de Tableau. Para obtener más información sobre el enrutamiento de solicitudes de LLM con reconocimiento geográfico, consulte Enrutamiento de solicitudes de LLM con reconocimiento geográfico en la plataforma de IA generativa de Einstein(El enlace se abre en una ventana nueva) y Enrutamiento de modelos geoconscientes(El enlace se abre en una ventana nueva) en la ayuda de Salesforce.

La capa de confianza de Einstein en acción

Solo se aplica a Tableau Cloud

IA en Tableau para Tableau Cloud funciona con Einstein AI y hereda la Capa de confianza de Einstein y controles de seguridad.

Tableau Pulse

Los resúmenes de información se basan en información en lenguaje natural basada en plantillas y valores calculados mediante modelos estadísticos deterministas. Tableau Pulse también se basa en una capa de métricas que proporciona un espacio limitado y seguro para detectar información valiosa. Tableau Pulse utiliza la IA generativa para mejorar y sintetizar el lenguaje de la información generada mediante Tableau. El resultado son conocimientos resumidos en un lenguaje fácil de entender con el que el usuario puede interactuar rápidamente.

Una mejor coincidencia semántica para Ask Q&A mejora la coincidencia semántica para cualquier idioma. Los textos de preguntas e informaciones se envían a OpenAI como parte del proceso de cálculo de la coincidencia semántica. Todas las llamadas a OpenAI pasan por la capa de confianza de Einstein.

Enhanced Q&A (Descubrir) utiliza algoritmos estadísticos para examinar métricas agrupadas y descubrir información que sea relevante, interesante y que valga la pena investigar. Utiliza inteligencia artificial generativa para generar información clave intuitiva, visualizaciones relevantes, referencias de fuentes y preguntas de seguimiento sugeridas. Como Tableau funciona con inteligencia artificial, puede hacer preguntas con sus propias palabras para obtener respuestas en lenguaje natural sobre sus datos.

La función Enhanced Q&A (Descubrir) admite preguntas y respuestas multilingües, alineadas con los idiomas admitidos por Tableau Cloud. Las preguntas sugeridas, las preguntas de seguimiento y los resúmenes de información se adaptan al entorno lingüístico del sitio. Descubrir detecta el idioma de entrada a medida que los usuarios hacen preguntas y devuelve sin problemas las respuestas del LLM en ese idioma, incluso si difiere del idioma del sitio o de los datos. Los nombres de las métricas y los filtros siempre se conservan en el idioma original de su creación para que sean más claros y coherentes.

Nota: El enmascaramiento de la Capa de confianza de Einstein admite 6 idiomas principales; otros pueden reducir la calidad de la respuesta. Los nombres de métrica se conservan en el idioma original. La detección del idioma de entrada puede variar en configuraciones regionales no compatibles.

Descubrir, a través de la Capa de confianza de Einstein utiliza técnicas avanzadas de coincidencia de patrones y aprendizaje automático para detectar datos confidenciales en los mensajes. La información de identificación personal (PII), como nombres y direcciones de correo electrónico, se enmascara automáticamente mediante el aprendizaje automático. Para obtener mejores resultados, considere estructurar sus datos con identificadores de entidad claros y etiquetas de campo coherentes para minimizar la ambigüedad y garantizar resultados precisos cuando se aplique el enmascaramiento.

Tableau Agent

Nota: Cuando se trata de gestionar sus datos, existen algunas diferencias dependiendo de si está utilizando Tableau Agent con Tableau Cloud o con Tableau Server. Para obtener más información, consulte Tableau Agent en acción en Tableau Server (versión 2025.3 y posteriores). Independientemente de la conexión que use, el resultado del LLM es una visualización, un plan de flujo de Prep, un cálculo o una descripción de recursos lista para su revisión.

Para permitir que Tableau Agent devuelva una visualización, un cálculo, una limpieza de flujo y sugerencias de transformación, o una descripción de recursos, primero debemos conectar Tableau Agent a sus datos.

Cuando inicie Tableau Agent, consultamos la fuente de datos a la que está conectado y creamos un resumen que incluye metadatos de campo (subtítulos de campo, descripciones de campo de los comentarios de Tableau Desktop o Tableau Catalog, roles de datos y tipos de datos) y hasta 1000 valores de campo únicos si el tipo de datos es cadena (texto). Este resumen se envía al modelo de lenguaje grande (LLM) para crear inserciones de vectores para que Tableau Agent pueda comprender el contexto de sus datos. La creación del resumen ocurre dentro de Tableau y el LLM olvida los datos de contexto del resumen tan pronto como se crean las inserciones de vectores.

Cuando escribe una pregunta o solicitud en el panel de conversación, un mensaje combinado que consta de la entrada del usuario, metadatos que describen el estado actual de la visualización (creación web) o flujo de Tableau Prep y el contexto histórico del panel de conversación fluye a través de la capa de confianza de Einstein al LLM.

Si utiliza Tableau Agent en Tableau Cloud, el mensaje fluye a través de la Capa de confianza de Einstein al LLM.

La Capa de confianza de Einstein se puede utilizar para enmascarar información de identificación personal (PII) usando enmascaramiento de datos basado en patrones antes de enviarla al LLM. Mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático y coincidencia de patrones, la información de identificación personal (PII) en los mensajes se reemplaza con tokens genéricos y luego se desenmascara con valores originales en la respuesta. Para obtener más información sobre el enmascaramiento de PII, consulte Compatibilidad con el idioma de la región de Capa de confianza de Einstein(El enlace se abre en una ventana nueva) en la ayuda de Salesforce.

La respuesta regresa a través de Capa de confianza de Einstein para comprobar la toxicidad y desenmascarar los datos enmascarados. Debido a nuestras políticas de retención de datos cero implementadas con nuestros proveedores externos de LLM, cualquier dato enviado al LLM no se conserva y se elimina después de enviar una respuesta.

Técnicas como esta garantizan que nuestros productos adopten la IA generativa de manera confiable. Al mismo tiempo, los datos de sus clientes no se utilizan para entrenar ningún modelo global.

¿Desea obtener más información sobre la capa de confianza de Einstein? Consulte Capa de confianza de Einstein: diseñada para la confianza(El enlace se abre en una ventana nueva) en la ayuda de Salesforce, o complete el módulo Capa de confianza de Einstein(El enlace se abre en una ventana nueva) en Salesforce Trailhead.

Tableau Agent en acción en Tableau Server (versión 2025.3 y posteriores).

Nota: Tableau Agent en Tableau Server está actualmente disponible solo para las funciones de creación de visualizaciones y preparación de datos de Tableau Prep.

Si utiliza Tableau Agent en Tableau Server, utilizará el proveedor de LLM de su organización, como OpenAI. En la versión 2025.3 de Tableau Server, OpenAI es el único proveedor de LLM admitido.

Cuando escribe una pregunta o solicita algo en el panel de conversación, el mensaje no utiliza la Capa de confianza de Einstein. Esto significa que las funcionalidades integradas de Tableau para ocultar información personal y administrar datos no funcionarán. En su lugar, Tableau envía su pregunta de usuario y una pequeña muestra aleatoria de valores por campo a su cuenta de OpenAI.

Usted es responsable de cualquier protección de datos o enmascaramiento de PII que ocurra por parte de su proveedor. Asegúrese de que su propio acuerdo de proveedor de LLM y la configuración relacionada sigan las políticas de seguridad de datos de su organización.

Revisión de los resultados de la IA generativa

IA en Tableau es una herramienta que puede ayudarle a descubrir conocimientos rápidamente, tomar decisiones comerciales más inteligentes y ser más productivo. Esta tecnología no reemplaza el juicio humano. Usted es, en última instancia, responsable de los resultados generados por LLM que incorpore en su análisis de datos y comparta con sus usuarios.

Ya sea sugiriendo pasos o generando cálculos para usar en un flujo de Tableau Prep, resumiendo información sobre las métricas que sigue o creando visualizaciones a partir de sus datos o creando borradores de descripciones de sus recursos de datos, es importante verificar siempre que el resultado del LLM sea preciso y apropiado.

Concéntrese en la precisión y seguridad del contenido antes de incorporarlo a sus flujos, visualizaciones y análisis.

• Exactitud: la IA generativa a veces puede “alucinar” (fabricar resultados que no se basan en hechos ni en fuentes existentes). Antes de incorporar cualquier sugerencia, verifique que los detalles clave sean correctos. Por ejemplo, ¿la sintaxis propuesta para un cálculo es compatible con Tableau?

• Sesgo y toxicidad: debido a que la IA es creada por humanos y entrenada con datos creados por humanos, también puede contener prejuicios contra grupos históricamente marginados. En raras ocasiones, algunos resultados pueden contener lenguaje dañino. Verifique sus resultados para asegurarse de que sean apropiados para sus usuarios.

Si el resultado no cumple con sus estándares o necesidades comerciales, no es necesario que lo utilice. Algunas funcionalidades le permiten editar la respuesta directamente antes de aplicarla a sus datos y también puede intentar comenzar de nuevo para generar otro resultado. Para ayudarnos a mejorar el resultado, infórmenos sobre qué estaba mal utilizando los botones de aprobación y desaprobación cuando estén disponibles y proporcione comentarios.