Data to AI™ / Copilot/QuickBooks
Responsables de finanzas y de presupuesto consultan el balance, los depósitos y los resultados por departamento de QuickBooks mediante un agente de Copilot en Teams, sin esperar un paquete de informes.
Menos tokens, mejores respuestas.
Microsoft 365 Copilot
¿Qué clientes nos deben más dinero y qué antigüedad tiene su factura impagada más antigua?
Northwind Supply tiene el mayor saldo pendiente, 19.400 $, casi tanto como los dos clientes siguientes juntos (22.460 $). Su factura abierta más antigua venció el 14 de julio.
| Customer name | Open balance | Due date más antigua |
|---|---|---|
| Northwind Supply AR Aging Detail Report | 19.400 $ | 14 jul 2026 |
| Bluebird Studio AR Aging Detail Report | 12.180 $ | 3 ago 2026 |
| Harbor Dental AR Aging Detail Report | 10.280 $ | 21 ago 2026 |
Open balance procede de AR Aging Detail Report, que extrae todos los datos actuales en cada ejecución, y no de sumar el historial de facturas.
QuickBooks es un software de contabilidad para pequeñas y medianas empresas. Dataddo extrae sus transacciones e informes estándar, desde facturas emitidas y recibidas hasta la antigüedad de cobros y pagos, el flujo de caja y la cuenta de pérdidas y ganancias.
@Books Assistant Sume el Total Amount de Deposits por Deposit To Account Name de la semana pasada y muestre el Total de Balance Sheets V2 por Section.
El CFO pide al agente en Microsoft 365 Copilot los depósitos de la semana pasada y los totales del balance, y pega la respuesta en la actualización para la dirección.
@Books Assistant Para Dept Name Marketing, enumere las filas de Profit and Loss Detail de este trimestre por Category con su Amount, de mayor a menor.
Los responsables de presupuesto mencionan al agente en su canal de Teams para ver cuánto gastó su departamento, de modo que las dudas sobre el gasto se resuelven en el hilo y no a través de un analista.
Use las herramientas de dataddo para describir Transaction Lines Report V2 y mapee Account name, Amount y Transaction date en nuestra tabla de reales del forecast.
Un analista financiero que mantiene el modelo de forecast en un repositorio pide a GitHub Copilot en Agent mode que escriba el mapeo, para que el forecast y la contabilidad usen las mismas cuentas.
Data to AI™ es gratuito durante la versión preliminar privada. Incorporamos equipos por oleadas y damos forma al producto con sus comentarios. En el lanzamiento, se cobrará como los asistentes de IA que tu equipo ya utiliza. ¿Necesitas contratos a medida o precios por volumen? Habla con nosotros sobre Enterprise.
Entrega datos de negocio gobernados a Claude, ChatGPT y otras herramientas de IA mediante MCP.
Gratis durante la versión preliminar
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Tenemos un modelo de pago que funciona para ti
| Sin Dataddo |
Con Dataddo
|
Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Cifras por departamento para los responsables de presupuesto | Los responsables de presupuesto esperan a que finanzas prepare cada mes una exportación de Profit and Loss Detail por departamento y la reparta. | El agente en Teams responde por Dept Name a partir de Profit and Loss Detail cada vez que un responsable de presupuesto pregunta en el canal. | Sin esperar el paquete mensual de informes |
| Quién ve qué datos de QuickBooks | Una exportación completa compartida en un chat de Teams expone cada cuenta, cliente y proveedor a todos sus participantes. | Vincule solo los datasets que deba ver el público del agente, y excluya o aplique hash a las columnas de clientes en la fuente. | Finanzas controla el alcance |
| Activar una consulta | Microsoft 365 Copilot no tiene ningún vínculo con su contabilidad, así que una pregunta sobre caja recibe una respuesta genérica o una petición de archivo. | Una descripción del servidor que mencione el balance, los depósitos y las pérdidas y ganancias indica al agente cuándo llamar a Dataddo. | Respuestas basadas en su contabilidad |
| Código del forecast y libro mayor | Los analistas copian nombres de cuentas de una exportación del libro mayor al código del forecast y corrigen las discrepancias a mano más tarde. | GitHub Copilot en VS Code describe Transaction Lines Report V2 y obtiene muestras de valores reales de Section a través de .vscode/mcp.json. | Un único conjunto de nombres de cuenta |
| Consumo de tokens | Copilot gasta tokens explorando columnas sin procesar de QuickBooks, muestreando filas y reintentando hasta entender los datos. | Las definiciones de campos y las relaciones se entregan de antemano, así que el modelo se salta la exploración y va directo a la respuesta. | Menos tokens por respuesta |
| Calidad de las respuestas | Propenso a uniones incorrectas, campos inventados y cifras difíciles de comprobar. | Respuestas basadas en campos definidos. En el benchmark de Dataddo se respondió correctamente el 78,5 % de las preguntas, frente al 65,5 % con archivos CSV simples. | Mejores respuestas |
Los datasets de QuickBooks que más usan los equipos de finanzas y RevOps, con sus nombres de campo reales. Copilot los consulta por su nombre a través de la capa semántica de Dataddo.
Lista de datasets curados
¿Necesita un dataset, métrica o atributo que no ve?
Díganos qué falta y lo añadiremos al conector.
Se ejecuta según la programación que defina, por ejemplo a diario. La API de QuickBooks devuelve hasta 1.000 filas por lote, así que los historiales más grandes se cargan en varios lotes mediante un backfill de datos.
Conector de QuickBooks →Planteamos 43 preguntas registradas de antemano sobre tres conjuntos de datos reales - Google Search Console, deals de HubSpot y Google Ads - y entregamos las mismas filas al mismo modelo de cuatro formas. Solo cambió la capa de datos.
de las preguntas respondidas correctamente - el mejor de los cuatro métodos de entrega probados
menos respuestas erróneas presentadas como seguras - 14,0 % de las ejecuciones frente a 24,0 % y 26,3 %
más respuestas correctas con datos de CRM desordenados - mejor en 8 preguntas, peor en ninguna
El mismo modelo, las mismas instrucciones y las mismas filas en todas las condiciones; 759 ejecuciones evaluadas, con las respuestas de referencia fijadas antes de cualquier ejecución. Solo en Google Search Console, los archivos CSV documentados rindieron igual que Data to AI™: la ventaja viene de datos más complejos, como los deals de HubSpot.
Leer el informe →Sincronice con Dataddo datasets de QuickBooks como Balance Sheets V2, Deposits y Profit and Loss Detail, y vincúlelos a un destino de Copilot o a un AI Model. Después añada la herramienta MCP Dataddo Data Access (https://headless.dataddo.com/mcp-data) a un agente de Copilot Studio, autentíquese con OAuth 2.0 Dynamic discovery y publíquelo en Teams.
No. El agente lee datos de QuickBooks que Dataddo ya ha extraído, a través del servidor MCP Data Access. Vincule solo los datasets que deba ver el público del agente, por ejemplo los depósitos y los resultados por departamento.
Redacte una descripción del servidor específica en Copilot Studio, por ejemplo datos contables de QuickBooks: balance, depósitos, pérdidas y ganancias. El agente la usa para decidir cuándo llamar a Dataddo.
Publique el agente de Copilot Studio y añádalo mediante Channels > Teams and Microsoft Copilot. Los usuarios escriben @ y seleccionan el agente en Teams o Microsoft 365 Copilot para hacer su pregunta.
Sí. Añada el servidor de Dataddo a .vscode/mcp.json con type http y la URL, inícielo, inicie sesión y use Copilot Chat en Agent mode. Las organizaciones Business y Enterprise deben habilitar los servidores MCP en la política de Copilot.
La API de QuickBooks devuelve hasta 1.000 filas por lote, y los datasets con rango de fechas solo cubren su ventana. Cargue los historiales más grandes o antiguos en lotes con una resincronización completa de datos y vuelva a preguntar.
No. El agente consulta entidades extraídas de QuickBooks a través de la capa semántica de Dataddo. No puede crear, editar ni enviar facturas, y Dataddo nunca acepta SQL del modelo.