Dataddo Data to AI
Conecta de forma segura asistentes de IA a tus datos empresariales desde más de 400 fuentes, y obtén menos respuestas incorrectas con confianza.
Servidor MCP alojado
npx add-mcp 'https://headless.dataddo.com/mcp-data'Se instala en Claude Code, Codex, Cursor y más
Documentación
Tus anuncios, analítica y CRM. A una pregunta de distancia. Menos tokens, mejores respuestas.
Conecta Claude o ChatGPT una vez y pregunta a través de Meta, Google Ads, GA4 o HubSpot. Tu IA recibe datos gobernados y bien descritos en lugar de exportaciones crudas, por lo que usa menos tokens y ofrece mejores respuestas.
- Solo lectura
- Usa los datos que ya sincronizas
- Funciona con Claude, ChatGPT, Gemini y otros
- Respuestas más precisas y fiables
- Menores costos de IA para el mismo trabajo
- Sin almacén de datos ni pipelines que construir
- Seguridad y gobernanza integradas
Tu asistente de IA
Conectado a Dataddo
¿Cuánto nos costó un nuevo lead la semana pasada, por canal de pago?
Asistente de IA Respuesta · 3 fuentes
El social de pago generó leads a 44,71 € cada uno, poco más de la mitad del costo del search de pago, a 81,22 €. El gasto en search subió un 12% en la semana mientras sus leads cayeron.
| Canal | Gasto | Nuevos leads | Costo/lead |
|---|---|---|---|
| Social de pago Meta | 18.420 € | 412 | 44,71 € |
| Search de pago Google Ads | 11.290 € | 139 | 81,22 € |
Leads contados por el campo de fuente original de HubSpot. Ningún anuncio se emparejó con un contacto por suposición.
gasto
Meta Ads, Google Ads · al lun 06:40 UTC
leads
Contactos de HubSpot · al lun 06:15 UTC
cubre
15-21 sep 2026
Respuesta de ejemplo · cuenta y cifras ficticias
Benchmark
Más respuestas correctas. La mitad de errores con confianza.
Hicimos 43 preguntas preregistradas sobre tres conjuntos de datos reales: Google Search Console, acuerdos de HubSpot y Google Ads, y entregamos las mismas filas al mismo modelo de cuatro maneras. Solo cambió la capa de datos.
78,5%
de preguntas respondidas correctamente: lo mejor de los cuatro métodos de entrega probados
2x
menos respuestas erróneas con confianza: 14,0% de ejecuciones frente a 24,0% y 26,3%
2,8x
más respuestas correctas en datos CRM desordenados: mejor en 8 preguntas, peor en ninguna
Respondidas correctamente Las 43 preguntas: cuanto más alto, mejor
Dataddo Data to AI™ 78,5%
Conector SQL genérico 71,5%
Archivos CSV + documentación 69,0%
Archivos CSV 65,5%
Incorrectas, pero afirmadas como hechos Proporción de ejecuciones: cuanto más bajo, mejor
Dataddo Data to AI™ 14,0%
Archivos CSV + documentación 24,0%
Conector SQL genérico 26,3%
Archivos CSV 33,3%
Mismo modelo, indicaciones y filas en cada condición; 759 ejecuciones evaluadas, verdad de referencia congelada antes de cada ejecución. Solo en Google Search Console, los archivos CSV documentados funcionaron tan bien como Data to AI™: la ventaja proviene de datos más desordenados, como los acuerdos de HubSpot.
Funciona con tu stack
Sirve a cualquier LLM o agente a través de MCP
Claude, Gemini, OpenAI y más se conectan a tus datos gobernados mediante el protocolo abierto Model Context Protocol: sin bloqueo propietario ni pipeline personalizado por modelo.
Con vs. sin
Los mismos datos, un resultado muy diferente
Apunta tu IA a los mismos datos CRM (acuerdos, tickets, contactos y empresas), una vez como tablas crudas y otra a través de Dataddo. Las filas son idénticas. Lo que cambia es cuánto tiene que adivinar el modelo, y eso decide lo buena, rápida y asequible que es la respuesta.
| Sin Dataddo | Con Dataddo | Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Contexto empresarial y relaciones | El modelo ve tablas crudas y nombres de campos. Tiene que adivinar qué significa cada campo y cómo se relacionan acuerdos, tickets, contactos y empresas, a menudo con uniones incorrectas. | Cada campo incluye una definición en lenguaje sencillo y sus relaciones entre acuerdos, tickets, contactos y empresas, para que el modelo conozca el esquema antes de leer una sola fila. | Respuestas basadas en tu negocio real |
| Señales de frescura y calidad | No hay forma de saber si un registro es actual o fiable. Los datos obsoletos o incompletos se tratan igual que los frescos y fiables. | Cada campo lleva marcas de tiempo de frescura y métricas de calidad, para que el modelo pueda ponderar o marcar los datos en lugar de confiar en todo por igual. | Decisiones sobre datos en los que puedes confiar |
| Consumo de tokens | Alto. El modelo gasta tokens explorando el esquema, muestreando filas y reintentando hasta entender los datos. | 50-90% menor. El contexto se suministra de antemano, así que el modelo omite la exploración y va directo a la respuesta. | 50-90% menos gasto en tokens |
| Tiempo de procesamiento | Lento. La mayor parte de la ejecución se dedica al descubrimiento, la manipulación de datos y la desambiguación antes de que comience el análisis real. | Mucho más rápido. Con el trabajo previo ya hecho, el modelo dedica su tiempo a responder, no a explorar. | Respuestas en segundos, no en minutos |
| Nivel de modelo y costo | Necesita un modelo de frontera para razonar sobre datos crudos y sin etiquetar: la opción más cara por consulta. | Modelos más pequeños y baratos manejan las mismas preguntas, porque el razonamiento difícil sobre la estructura ya está resuelto. | Dinero ahorrado en modelos más baratos |
| Calidad de la respuesta | Propensa a uniones incorrectas, campos alucinados y números sin fundamento difíciles de detectar. | Respuestas fundamentadas y coherentes vinculadas a campos definidos y relaciones reales. Más difícil de medir, pero la diferencia se nota. | Respuestas en las que realmente puedes confiar |
Diseñado para números que reenviarás
Correcto en todas las herramientas, no solo dentro de una.
Los números que tu IA te da terminan en informes de clientes. Estas reglas los mantienen correctos cuando una pregunta abarca varias herramientas.
Sin atribución inventada
Tus plataformas de anuncios y tu CRM no comparten un ID común. Las respuestas entre canales usan los campos que cada herramienta registra realmente, nunca una coincidencia adivinada entre ellas.
Cada número con fuente y fecha
Cada cifra indica de qué herramienta proviene y cuándo se sincronizó por última vez, para que un número obsoleto nunca llegue a un cliente.
Las mejores campañas son realmente las mejores
Pide las cinco mejores y se clasifican por la medida que preguntaste, con la clasificación indicada.
Los datos parciales están etiquetados
Si una fuente solo contiene algunas cuentas o fechas, la respuesta lo dice, para que ningún total pase por más de lo que es.
¿Por qué no un MCP de proveedor?
El conector de HubSpot responde preguntas de HubSpot. Dataddo, entre herramientas.
Los conectores de proveedores son buenos dentro de su propio producto. En cuanto una pregunta abarca dos herramientas, tu IA queda sola para unir las respuestas.
MCP de un proveedor
Responde dentro de su propia herramienta
Dataddo Data to AI™
Responde en todas tus herramientas
Fuentes Solo los datos de ese proveedor. Meta, Google Ads, GA4, HubSpot, Sheets y todo lo demás que sincronices a través de Dataddo.
Una pregunta entre herramientas Un conector por herramienta; la IA combina lo que devuelven. Una sola conexión la responde, con cada número etiquetado por su fuente.
Registros sin ID compartido Dejados a la IA para que los empareje. Nunca emparejados por suposición.
Frescura Depende de cada conector. Cada respuesta indica cuándo se sincronizó por última vez cada fuente.
Cómo funciona
De tus sistemas empresariales a cualquier IA, gobernado de principio a fin
Sistemas empresariales
CRM, marketing, publicidad, ERP, finanzas, soporte, bases de datos, archivos
CRM y ventas
Salesforce Dynamics 365 Pipedrive
Marketing
HubSpot Mailchimp Klaviyo
Publicidad
Google Ads Meta Ads LinkedIn Ads TikTok Ads
ERP y finanzas
SAP Oracle NetSuite Xero
Bases de datos y almacenes
PostgreSQL MySQL Snowflake BigQuery Databricks Redshift
Archivos y hojas de cálculo
Google Sheets Amazon S3 CSV / SFTP
Más de 400 conectores
Extracción
Dataddo
SmartCache almacén listo para consultas
Los datos extraídos se almacenan, deduplican y mantienen frescos, para que los agentes consulten un almacén estable en lugar de golpear los sistemas empresariales en vivo.
Protecciones integradas
Hash y enmascaramiento de PII
Los campos sensibles se someten a hash en la ingesta: el modelo nunca ve identificadores crudos
Firewall de calidad de datos
Los controles de esquema, frescura y anomalías bloquean los registros malos antes de que lleguen a la caché
Políticas de acceso
Los permisos a nivel de fila y columna deciden qué puede recuperar cada agente
Auditoría completa
Cada consulta del modelo se registra: quién preguntó qué y qué se devolvió
Contexto empresarial mediante metadatos
Descripciones de tablas y columnas Glosario empresarial Métricas y definiciones Relaciones Linaje y frescura
El modelo aprende qué significa una tabla, no solo qué columnas tiene.
MCP
LLM y agentes
Conéctate a través de MCP: sin pipeline personalizado por modelo
Claude
Gemini
OpenAI
Mistral
Perplexity
Grok
Lo que el modelo puede hacer
- Responder preguntas empresariales a partir de datos gobernados y actuales
- Explorar métricas sin un pipeline construido a mano por modelo
- Permanecer dentro de la política: nada no gobernado es accesible
Datos gobernados dentro · respuestas confiables fuera
Precios
Gratis durante el prelanzamiento privado.
Data to AI™ es gratuito mientras está en prelanzamiento privado. Incorporamos equipos por oleadas y damos forma al producto con sus comentarios. En el lanzamiento, tendrá un precio similar al de los asistentes de IA que tu equipo ya usa. ¿Necesitas contratos personalizados o precios por volumen? Habla con nosotros sobre Enterprise.
Prelanzamiento privado
Gratis durante el prelanzamiento
Personalizado
Tenemos un modelo de pago que funciona para ti
Ver todos los planes y funciones →
Preguntas antes de conectar
Lo que tu equipo preguntará primero.
¿Qué es MCP?
MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto para conectar clientes de IA a datos y herramientas externas. Los LLM y agentes lo usan para recuperar datos gobernados de Dataddo bajo demanda, de modo que te conectas una vez y cualquier modelo compatible con MCP puede consultarlos, sin pipeline personalizado por modelo.
Ya usamos el MCP de HubSpot. ¿Por qué añadir esto?
Consérvalo para trabajar dentro de HubSpot. Usa Data to AI™ cuando la pregunta necesite tus plataformas de anuncios, GA4 o cualquier otra cosa junto con HubSpot, respondida en un solo lugar con cada número etiquetado.
¿Por qué no usar simplemente los conectores integrados de Claude?
Úsalos para preguntas rápidas sobre una herramienta. La mayoría de los conectores exponen cada fuente por separado y entregan al modelo sus campos crudos, por lo que tiene que adivinar qué significa cada columna y unir tus fuentes dentro del chat. Data to AI™ sirve todas las fuentes como una sola capa gobernada, con cada campo y métrica definidos de antemano, para que el modelo no improvise las reglas de negocio. También decides exactamente qué puede ver la IA: un conector integrado suele alcanzar lo que tu inicio de sesión puede alcanzar, mientras que con Data to AI™ publicas solo los conjuntos de datos y campos que elijas. Tus datos de pipeline pueden estar en alcance mientras los datos de contacto quedan fuera. En nuestro benchmark, la capa gobernada redujo las respuestas erróneas con confianza en un 42-47% en comparación con servir los mismos datos como exportaciones CSV o mediante un conector SQL simple. También es de solo lectura, por lo que no puede cambiar tus campañas ni registros de CRM.
¿Con qué herramientas de IA funciona?
Claude, ChatGPT, Gemini o cualquier asistente que admita conexiones MCP.
¿Qué necesito para configurarlo?
Si tus fuentes ya se sincronizan a través de Dataddo, añades una conexión a tu herramienta de IA. Sin nuevos pipelines, sin SQL.
¿Necesito un almacén de datos para usar esto?
No. Dataddo sirve datos a tu IA directamente desde SmartCache, por lo que puedes empezar sin aprovisionar un almacén o lago. Si luego necesitas uno, la misma plataforma entrega réplicas CDC a BigQuery, Snowflake y Databricks: "sin almacén" se convierte en una elección, no en una limitación.
¿Puede cambiar algo en mis cuentas?
No. Solo lee los datos que Dataddo ya sincroniza por ti. No puede editar campañas, presupuestos ni registros de CRM.
¿Puedo controlar a qué puede acceder el modelo?
Sí, por completo. Defines exactamente qué conjuntos de datos y campos se exponen, y esa definición es determinista y está 100% bajo tu control. Un modelo solo puede alcanzar lo que has publicado explícitamente: nada más es accesible, y la PII puede excluirse o someterse a hash (md5 / xxh3) antes de que los datos salgan de Dataddo.
¿Se usan mis datos para entrenar modelos?
Dataddo es un pipeline de datos, no un proveedor de modelos: mueve tus datos, no entrena con ellos. Si el LLM que conectas retiene o entrena con los datos que envías se rige por tu acuerdo con su proveedor, así que revisa sus términos para conocer los detalles.
¿Dónde se procesan mis datos? En dos lugares, y tú controlas lo que se mueve entre ellos. Dataddo extrae tus datos y los mantiene en SmartCache, en la nube gestionada de Dataddo en la región de tu elección. Dataddo es una empresa de la UE con sede en Praga, certificada ISO 27001 y SOC 2 Tipo II. Cuando haces una pregunta, la herramienta de IA que conectaste recibe solo los resultados de consulta de los contextos que has creado en Dataddo, y esa herramienta de IA los procesa bajo sus propios términos. Los datos personales pueden excluirse o cifrarse antes de que lleguen a SmartCache. Si tus datos deben permanecer dentro de tu propia nube o en una nube soberana de la UE, Dataddo admite esos escenarios en Enterprise.
¿Cómo mejora realmente las respuestas una capa gobernada?
Los archivos sin procesar obligan al modelo a inferir qué significa cada columna, qué archivo usar y cómo agregar, y un pequeño error metodológico produce un número incorrecto, confiado y plausible. Una capa gobernada proporciona definiciones de campos en lenguaje sencillo, definiciones de métricas consistentes y relaciones explícitas de antemano, para que el modelo dedique su esfuerzo a la pregunta en lugar de reconstruir la estructura. En nuestro benchmark (43 preguntas pre-registradas en tres conjuntos de datos reales), Data to AI™ respondió correctamente el 78.5%, el mejor de los cuatro métodos de entrega probados, y aproximadamente redujo a la mitad las respuestas incorrectas con confianza (14.0% frente a 24.0% y 26.3% para las líneas base).
¿Puedo usar realmente un modelo más pequeño y económico?
Sí. Cuando la capa gobernada lleva al modelo a la respuesta correcta, ya no necesitas el modelo frontera más grande para razonar sobre datos sin procesar y sin etiquetar. En nuestro benchmark, servir datos a través de Data to AI™ fue un 39% más barato por pregunta que mantener exportaciones documentadas, mientras seguía produciendo las respuestas más correctas, por lo que puedes usar un modelo más pequeño y de menor costo para el mismo trabajo.
¿Qué es un contexto?
Un contexto es un conjunto de datos gobernado, sincronizado automáticamente y publicado a través del estándar abierto MCP a un LLM o agente.
¿Qué fuentes son compatibles?
Más de 400 fuentes, incluidas bases de datos, almacenes de datos en la nube y cientos de API SaaS. Si falta algo que necesitas, puedes solicitarlo.
Haz una pregunta en todos tus canales.
Data to AI™ está en pre-lanzamiento privado. Solicita acceso para conectar Claude, ChatGPT o Gemini a cada fuente que ya sincronizas, y pregunta sobre tus propias campañas.