Cómo Rivian impulsa decisiones confiables y potenciadas por AI a la velocidad del pensamiento con Databricks

Rivian está fabricando vehículos eléctricos y servicios que requieren una toma de decisiones rápida y confiable en la fabricación, los puntos de contacto comerciales, las interacciones de servicio, las finanzas, el personal, la cadena de suministro y la planificación operativa.

Los líderes necesitan un acceso rápido a la información relevante. Los analistas y los usuarios de negocio necesitan datos y métricas bien definidos en los que puedan confiar. Los equipos técnicos necesitan una forma escalable de ofrecer productos de datos de alta calidad a múltiples audiencias sin duplicar la lógica ni añadir sobrecarga operativa.

Con la AI, Rivian ve una oportunidad para cambiar la forma en que las personas trabajan con los datos, pasando de los informes predefinidos a una analítica de autoservicio que pueda respaldar decisiones más rápidas y confiables.

“En Rivian, nos apoyamos firmemente en la AI y en socios tecnológicos para replantear la analítica: autoservicio total, alta confianza a la velocidad del pensamiento”, afirmó Romit Jadhwani, Sr. Director, Enterprise AI, Data & Productivity en Rivian. “Aprovechamos la plataforma para empoderar a nuestros empleados para que sean líderes de opinión. Databricks es un socio clave para hacer esto realidad”.

Con Databricks, Rivian está creando una capa de inteligencia gobernada que admite paneles de control, exploración en lenguaje natural, aplicaciones de datos de AI/ML personalizadas y flujos de trabajo impulsados por AI a partir de la misma base de confianza. El objetivo es ir más allá de un menú limitado de informes y cortes predefinidos, ofreciendo a los usuarios una forma de explorar datos confiables, hacer preguntas de seguimiento, crear soluciones y actuar en función de la información sin tener que esperar en una cola de analítica centralizada.

Alianza de Databricks + Rivian en AI/BI

Rivian comenzó colaborando estrechamente con el equipo de producto de Databricks AI/BI para migrar una base masiva de paneles de control de múltiples dominios a Databricks AI/BI en menos de seis meses.

La migración fue solo una parte de la historia. Rivian trabajó con Databricks como socio de diseño, identificando y dando forma a aproximadamente 58 nuevas funciones de producto de AI/BI que ahora benefician a la comunidad de usuarios de Databricks en general.

A medida que Rivian consolidaba la analítica en Databricks AI/BI, el equipo pudo mantener su capa semántica, la gobernanza y los controles de datos confidenciales en un solo lugar. Esto incluye información de identificación personal, datos financieros altamente restringidos y otros datos comerciales confidenciales que deben permanecer gobernados, auditables y con permisos controlados.

Para Rivian, esta consolidación es fundamental para la visión a largo plazo. Al construir sobre Databricks, Rivian puede unificar datos, semántica, permisos, paneles de control, AI y aplicaciones personalizadas en una sola plataforma gobernada.

Generar confianza con las vistas de métricas y Unity Catalog

En toda organización dinámica impulsada por datos, cada usuario de datos se enfrenta a la misma pregunta: “¿En qué métrica confío?”.

En Rivian, la respuesta es definir las métricas comerciales críticas una sola vez, certificarlas y ponerlas a disposición a través de una capa semántica gobernada en Databricks. Rivian utiliza las vistas de métricas de Unity Catalog para estandarizar las métricas con una lógica, un linaje y unos permisos transparentes.

El equipo está incorporando activamente las métricas del cuadro de mando de la empresa de Rivian en las vistas de métricas de Unity Catalog, con el objetivo de estandarizar más de 50 métricas. Esto ofrece a los usuarios visibilidad sobre las definiciones y las tablas subyacentes, al tiempo que preserva los patrones de permisos heredados de los datos de origen. Para las métricas confidenciales, incluidas las medidas financieras, la gobernanza heredada es esencial.

Rivian también utiliza AI para acelerar el propio proceso de certificación. A medida que el negocio cambia, el equipo central de datos debe mantener actualizados los productos de datos certificados en todos los dominios. El agente de AI interno de Rivian ayuda a agilizar la certificación al admitir la revisión y validación de nuevos conjuntos de datos.

Esa flexibilidad permite a los equipos avanzar rápido sin debilitar la confianza. Las métricas certificadas ofrecen confianza a los usuarios de negocio cuando necesitan una cifra oficial, mientras que las métricas personalizadas brindan a los analistas y equipos de dominio espacio para explorar a medida que el negocio evoluciona.

Una vez que el contexto reside en una capa semántica gobernada, la BI se convierte en solo una de las diversas formas en que los equipos pueden trabajar con las mismas métricas de confianza.

“Ahora estamos invirtiendo más en capas semánticas donde se aloja el contexto, y nuestros agentes conversacionales, paneles de control y Databricks Apps se basan en ese único lugar”, afirmó Sahil Aggarwal, Senior Staff Analytics Tech Lead en Rivian and Volkswagen Group Technologies (RVTech), la empresa conjunta de Rivian con Volkswagen.

Esa es la base para un autoservicio escalable: productos de datos que se mantienen gobernados y actualizados a medida que cambia el negocio.

Ampliar el autoservicio con analítica impulsada por AI

En muchos entornos heredados de BI y data lake, el autoservicio sigue dependiendo de las habilidades técnicas. Los ingenieros de datos y los analistas de SQL pueden trabajar directamente con los datos, mientras que los usuarios de negocio suelen limitarse a los paneles de control existentes o al soporte de los analistas.

La visión de Rivian para el autoservicio en toda la empresa es diferente: eliminar la barrera de las habilidades para que cada persona pueda trabajar con datos. Con Databricks AI/BI, Genie, las métricas certificadas y el desarrollo asistido por AI, los usuarios pueden resolver más de sus propios problemas con datos de confianza.

Ese cambio ya es visible en todo Rivian. Al utilizar Databricks AI/BI, Genie Code y Databricks Apps, los usuarios de negocio están creando soluciones que antes habrían requerido un soporte técnico más profundo: un analista de finanzas sin experiencia en SQL creó un panel de control de ingresos para el CFO de extremo a extremo con transformaciones de datos complejas, un gestor de tesorería creó un panel de control de AI/BI para comprender las posiciones de efectivo, y un analista de la cadena de suministro creó una Databricks App para realizar el seguimiento de los envíos de inventario entrantes.

Para Rivian, así es como se ve el verdadero autoservicio. Los equipos están desarrollando pruebas de concepto y creando aplicaciones de datos para responder a preguntas comerciales complejas en días en lugar de meses.

“Cuando tus métricas están certificadas, la gobernanza está unificada y tu capa de AI puede comunicarse con los usuarios en lenguaje natural, la barrera de las habilidades desaparece”, afirmó Saritha Suresh, Principal Product Manager, Enterprise Data & Analytics en Rivian. “Con Databricks AI/BI, Unity Catalog y Genie, hemos dejado de preguntarnos: ‘¿Cómo habilitamos a los usuarios de negocio?’ y hemos empezado a preguntarnos: ‘¿Qué será lo próximo que construyan?’. Ese es el cambio”.

A medida que más usuarios de negocio crean y exploran sobre datos de confianza, los equipos de analítica pueden dedicar menos tiempo a recrear la lógica en los paneles de control o a responder a solicitudes puntuales. Su trabajo se orienta a crear mejores productos de datos certificados, fortalecer la capa semántica y expandir los flujos de trabajo impulsados por AI que ayudan a los equipos a responder más preguntas por sí mismos.

Esto crea una relación diferente entre el negocio y los datos. Cuando los usuarios pueden obtener respuestas confiables al instante, hacen mejores preguntas de seguimiento, exploran más el contexto y toman decisiones con menos intermediarios.

“La conveniencia es el orden de magnitud”, afirmó Michael Flynn, Director, Big Data & AI en RVTech. “Cuando esos plazos se reducen, la gente realmente hace las preguntas de seguimiento y obtiene las respuestas de la fuente de verdad”.

Esta misma base también está ayudando a Rivian a llevar la analítica impulsada por AI a los flujos de trabajo operativos que más importan al negocio.

Llevar la analítica impulsada por AI a las operaciones

La base de analítica gobernada de Rivian ya admite casos de uso de alto valor en la fabricación, la cadena de suministro y las operaciones.

La visibilidad de la cadena de suministro en tiempo real reduce el tiempo de supervisión entre un 60 % y un 70 %

Anteriormente, los planificadores de la cadena de suministro pasaban horas cada día revisando múltiples sistemas y recopilando actualizaciones de estado a partir de hojas de cálculo. Con el panel de control unificado en tiempo real creado sobre Databricks, los equipos ahora pueden supervisar el suministro entrante, identificar riesgos antes y actuar antes de que los problemas se agraven.

El panel de control incluye alertas automatizadas de Slack e identificación proactiva de riesgos con tres a cinco días de antelación. Los equipos han pasado de una resolución reactiva de problemas a una intervención temprana, lo que reduce el tiempo de supervisión entre un 60 % y un 70 %.

Unity Catalog proporciona la base de datos gobernada y confiable que hace posible este tipo de visibilidad entre sistemas a escala.

Un análisis de causa raíz más rápido reduce la dependencia del conocimiento informal

Investigar una discrepancia de inventario solía requerir más de 30 minutos de referencias cruzadas manuales entre sistemas. Los planificadores a menudo tenían que depender del conocimiento institucional sobre proveedores específicos, patrones de envío o excepciones operativas.

Ahora, la misma investigación puede tomar menos de dos minutos. Las consultas en paralelo muestran automáticamente posiciones de inventario vinculadas, el estado de los envíos, problemas de calidad y planes de producción en una sola vista, con el contexto histórico de riesgo del proveedor integrado.

Esta velocidad es posible gracias a Databricks ML y a la capacidad de Unity Catalog para conectar y gobernar datos a través de las fuentes relevantes. En lugar de buscar en varios sistemas, los equipos pueden investigar desde una única base confiable.

Las predicciones impulsadas por ML reducen de manera proactiva los riesgos de desabastecimiento de inventario

Anteriormente, era difícil realizar un seguimiento rápido de los riesgos de desabastecimiento. Los cálculos de días de inventario disponible eran manuales y, a menudo, el riesgo solo se identificaba después de que ya se habían superado los límites.

Ahora, los modelos de ML en Databricks predicen el desabastecimiento de inventario con más de cuatro días de anticipación y clasifican automáticamente las piezas en rojo o amarillo antes de que alcancen niveles críticos. Esto les da tiempo a los planificadores para actuar antes de que una línea de producción corra el riesgo de detenerse debido al inventario.

Con Databricks, Rivian puede unificar datos gobernados, predicciones impulsadas por ML y flujos de trabajo operativos para que los equipos puedan actuar antes y con mayor confianza.

Los agentes de AI aceleran los productos de datos confiables

Rivian también se está apoyando en la AI para escalar el trabajo de los equipos de ingeniería de datos y de plataformas.

La empresa opera en muchos dominios y sistemas de origen, incluidas aplicaciones propias y de terceros. Ingerir, certificar y mantener productos de datos confiables en ese entorno requiere velocidad, consistencia y un gobierno sólido.

Al combinar Databricks con flujos de trabajo de ingeniería asistidos por AI, Rivian ha reducido el tiempo de configuración de nuevas ingestas en más del 60% en algunos escenarios. Esto ayuda a los equipos de datos a avanzar más rápido en nuevos dominios y fuentes, al tiempo que permite al negocio acceder antes a productos de datos confiables.

El resultado es un modelo operativo más escalable: la AI ayuda a los equipos de datos a crear, certificar y monitorear productos de datos confiables, mientras que los usuarios de negocio consumen y actúan sobre esos productos a través de paneles, Genie, Databricks Apps y flujos de trabajo impulsados por AI.

Convertir a la AI en un colaborador estratégico en todo el negocio

La estrategia de analítica de Rivian está superando un escenario en el que solo los analistas y los equipos de datos podían obtener la respuesta correcta rápidamente.

La empresa va por buen camino hacia un autoservicio completo a escala: analistas financieros que crean paneles sin escribir SQL, planificadores que ven el riesgo de inventario antes de que afecte a la línea de producción, ingenieros de datos que utilizan AI para configurar la ingesta más rápido y usuarios de negocio que hacen preguntas de seguimiento en Genie en lugar de esperar solicitudes personalizadas.

Esto solo funciona con la base adecuada. Las métricas certificadas, los productos de datos gobernados y Unity Catalog le brindan a Rivian el contexto, los permisos y el linaje necesarios para escalar la analítica impulsada por AI sin crear nuevas versiones de la verdad.

Para Rivian, este es el siguiente modelo de analítica empresarial: la AI como un colaborador estratégico para cualquiera que tome decisiones con datos, respaldada por una plataforma diseñada para el gobierno, la escala y la precisión.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original