Tablas nativas
Tus datos. Sus propuestas.
Las tablas son la casa de Aghata para los registros operativos — leads, proveedores, inventario, pipelines. El agente las consulta de forma exacta, las cita fila a fila y, cuando quiere cambiar algo, pregunta. Cada registro sabe de dónde viene.
La propuesta
El agente pregunta antes de escribir. Siempre.
No existe camino en el código para que una IA modifique un registro directamente. Escribir es proponer: las operaciones, las filas y campos afectados y el razonamiento — todo en espera hasta que lo apliques.
Filas y campos, con nombre
Una propuesta muestra exactamente qué registros y qué campos se mueven, valor a valor. Revisas un diff, no un párrafo que asegura que algo se actualizó.
Con su razonamiento
Cada propuesta lleva el razonamiento escrito del agente y un enlace a la sesión que la produjo. Una propuesta equivocada es un error localizable, no un misterio.
Las propuestas caducadas no se aplican
Si los datos se movieron después de presentarla, pasa a caducada y no se aplica hasta revisarla de nuevo. Tu tabla nunca queda arrasada por una opinión desactualizada.
Exacto, atribuido
Las cuentas son cuentas. Y cada celda tiene firma.
Por debajo, las tablas están tipadas e indexadas, y eso es lo que hace que las respuestas del agente sean exactas en vez de impresionistas — y cada registro carga con su origen.
Ningún «más o menos» de una lectura por encima
Los campos están tipados e indexados, así que filtros, recuentos y sumas se ejecutan contra los datos mismos. Cuando un informe dice 6 excepciones, es el resultado de una consulta — no la impresión de un modelo de lenguaje.
Quién creó esta fila
Cada registro lleva sellado su creador — tú, una importación o una sesión de IA — y conserva el enlace. Dos meses después, un valor raro sigue teniendo un origen localizable.
Historial a nivel de campo
Cada cambio queda registrado con actor, antes y después, hasta el campo. La respuesta a «quién cambió esto y desde qué valor» es una consulta, no una investigación.
Las tablas son fuentes
Una tabla puede respaldar un entregable con citas a nivel de registro — el informe enlaza las filas exactas que usó, y las filas saben qué informes las usaron.
Un producto real
Un producto en el que trabajas, no un export que envías por correo.
La misma tabla que consulta el agente es la que editas a mano — con las vistas y la estructura que esperarías de un producto de datos de verdad.
10 tipos de campo
- Texto, número, fecha, casilla
- Selección y selección múltiple
- URL y correo
- Archivos en los registros
- Registros enlazados entre tablas
Tres vistas
- Cuadrícula con navegación por teclado y filtros
- Tableros kanban por cualquier campo de selección
- Calendario desde cualquier campo de fecha
Tres entradas
- CSV con vista previa y progreso en vivo
- Instantáneas de bases de Airtable, con enlaces
- Resultados de tareas convertidos en tablas
Las tablas relacionadas se agrupan en colecciones; las importaciones informan de las filas fallidas con su motivo en lugar de truncar en silencio. Y una rutina con horario puede consultar una tabla cada mañana y dejar un cambio propuesto esperando revisión — filas reales dentro, propuestas fuera.
Preguntas
Lo que todo el mundo pregunta primero.
¿En qué se diferencia de darle una hoja de cálculo a un chatbot?+
Un chatbot ojea tu archivo y aproxima. Las tablas están indexadas y se consultan de forma exacta — las cuentas son cuentas, las sumas son sumas — y cuando la IA quiere cambiar algo, presenta una propuesta para tu revisión en vez de modificar tus datos en silencio.
¿Puede la IA escribir en mi tabla directamente?+
No. Toda escritura de la IA llega como una propuesta: las operaciones, las filas y campos afectados y un razonamiento escrito. Tú la aplicas o la rechazas. Si mientras tanto los datos han cambiado por debajo, queda marcada como caducada y no se aplica nada hasta revisarla otra vez.
¿Puedo editar las celdas yo mismo?+
Por supuesto. Las tablas son un producto completo — vistas de cuadrícula, kanban y calendario, navegación por teclado, filtros. Tú y el agente trabajáis sobre los mismos datos; solo el agente pasa por revisión.
¿Una importación de Airtable se mantiene sincronizada?+
No, y es intencionado. Una importación de Airtable es una instantánea única y duradera: Aghata importa a una colección las tablas de la base que elijas, conserva los registros enlazados entre ellas y crea una instantánea nueva con su fecha si vuelves a importar. Tus datos de trabajo viven aquí, no en una tubería de sincronización.
¿Qué pasa mientras corre una importación?+
La ves: filas totales, procesadas, fallidas — en vivo. Las filas que no se pueden interpretar aparecen listadas con su motivo. Sin truncados silenciosos ni huecos misteriosos.
¿Puede el trabajo programado usar una tabla?+
Sí. Una rutina o un horario pueden consultar una tabla y presentar actualizaciones propuestas en cada ejecución — una revisión del pipeline de los lunes por la mañana que lee filas reales y te deja una propuesta esperando, no un correo de suposiciones.
Capítulos de un sistema
Memoria
Lo que Aghata aprende recibe el mismo trato que tus datos: revisado, atribuido, auditable.
Rutinas
Pon una tabla detrás de un horario y recibe actualizaciones revisadas en vez de conjeturas matutinas.
Modo ordenador
Las sesiones que leen tus tablas, calculan sobre filas reales y presentan las propuestas.
Dale el objetivo. Conserva el control.
Empieza gratis en el producto, o hablemos de cómo lo usaría tu equipo.