IDEXX QueryLab Dx introduce un nuovo approccio per ampliare l'accesso all'analisi, trasformando le domande in linguaggio naturale in flussi di lavoro analitici completamente implementabili all'interno di JMP. Anziché limitare l'IA al solo supporto alle query, questo sistema estende la pipeline dall'intento all'esecuzione, generando SQL governato da artefatti di dati strutturati e producendo automaticamente wrapper JSL (JMP Scripting Language) per l'implementazione diretta in JMP Live.
Il sistema utilizza una metodologia a fasi, basata su artefatti, che allinea l'intento dell'utente con gli schemi dati aziendali, garantendo che le query siano accurate, comprensibili e coerenti con gli standard di governance. Il codice SQL generato viene convalidato rispetto a regole predefinite prima di essere tradotto in JSL, creando un ponte senza soluzione di continuità tra l'accesso ai dati e l'analisi interattiva.
Questo approccio affronta una sfida organizzativa comune: le capacità di analisi sono spesso limitate da barriere tecniche, come la conoscenza di SQL e degli script. Combinando interfacce in linguaggio naturale, accesso controllato ai dati e generazione automatica di JSL, QueryLab Dx consente una partecipazione più ampia all'analisi, preservando al contempo il rigore richiesto negli ambienti aziendali.
La presentazione illustra un flusso di lavoro interattivo di JMP, mostrando come gli utenti possono generare, ispezionare e distribuire output analitici direttamente da input in linguaggio naturale. Vengono inoltre evidenziati i modelli di progettazione (come la generazione di query basata sullo schema, i livelli di validazione e la sintesi del codice), a dimostrazione di come l'intelligenza artificiale possa andare oltre il semplice supporto per consentire flussi di lavoro analitici scalabili e affidabili in team multidisciplinari.
