Este artículo presenta una práctica integral de ingeniería para construir un robot de análisis de datos que transforma consultas en lenguaje natural en SQL y luego en gráficos visuales. El pipeline cubre la integración del modelo NL2SQL, la ejecución de consultas contra bases de datos y el renderizado dinámico de gráficos. Las decisiones clave de ingeniería incluyen el manejo de consultas ambiguas, la optimización de la generación de SQL para el rendimiento y el diseño de una capa de visualización flexible. Este enfoque es altamente relevante para equipos que construyen herramientas de análisis internas o plataformas de BI impulsadas por IA, ya que demuestra una arquitectura lista para producción que une la comprensión del lenguaje natural con la visualización de datos.
Un recorrido práctico de ingeniería para un pipeline completo de NL2SQL a visualización para robots de análisis de datos.