Tu Data Agent no entiende tu negocio (y no es culpa del modelo). Lo conectas a tu lakehouse, le preguntas cuántos clientes activos hay y te responde con total seguridad. El problema es que en tu empresa "cliente activo" tiene tres definiciones, y el agente eligió la que le pareció. Le diste tablas y columnas, no el significado de tu negocio.

En esta sesión tomamos los mismos datos y el mismo banco de preguntas de negocio, y los resolvemos con tres formas de darle semántica al agente: un modelo semántico de Power BI con descripciones e instrucciones, una ontología en Fabric IQ y un grafo de relaciones. Medimos cuántas preguntas acierta cada enfoque, partiendo de una línea base sin semántica, y vemos dónde se rompe cada uno.

Te llevas criterios concretos para decidir: qué tipo de pregunta resuelve cada enfoque, quién lo mantiene, cuánto cuesta construirlo y qué pasa cuando el negocio cambia la definición. Menos "el agente alucina" y más "el agente no sabía lo que tú sí".