# Cómo usar un asistente de IA para consultar datos de dispositivos IoT en vivo > Un recorrido paso a paso para consultar datos de dispositivos IoT en vivo con un asistente de IA: abrir TagoAI donde nace la pregunta, preguntar con concreción, comprobar la base de cada número y subir el permiso solo cuando quieras que actúe. Ya usas un asistente de IA media jornada, y tus dispositivos ya reportan los números que necesitas: temperaturas, niveles de tanque, consumo eléctrico, hora del último contacto. Pero el asistente no sabe nada de tu flota, y el apaño de siempre, exportar un CSV y pegarlo en el chat, devuelve una respuesta sobre el pasado. Los datos de dispositivo en vivo caducan en minutos. La solución es darle al asistente una conexión viva y consultable con tus dispositivos, para que cada respuesta arranque de una lectura nueva. En TagoIO hay dos rutas: TagoAI, el asistente integrado en el Admin sin nada que instalar, y el TagoIO MCP server, que conecta un asistente que ya usas. Este recorrido cubre la primera ruta paso a paso y luego muestra dónde encaja la segunda. Sobre por qué anclar las respuestas en lecturas en vivo es lo que importa, consulta [cómo consultar tus datos de IoT en lenguaje natural](https://tago.io/blog/query-iot-data-natural-language-ai). ![Cuatro pasos para consultar datos de dispositivos IoT en vivo: abrir TagoAI, preguntar con concreción, comprobar la base y subir el permiso, todo contra los datos en vivo de los dispositivos en TagoIO](/images/blog/use-ai-assistant-query-live-iot-device-data/ai-assistant-live-query-steps.svg) ## Qué necesitas antes de empezar Una cuenta de TagoIO con al menos un dispositivo enviando datos. Esa es la lista completa para la ruta de TagoAI, porque el asistente viene dentro del Admin. Si no lo ves, revisa Profile Settings, luego Services, luego AI Provider. TagoAI se activa o desactiva por perfil y, en perfiles de la región de la Unión Europea, viene apagado por defecto, así que quizá tengas que encenderlo. También ayuda llegar con una pregunta real, del tipo que normalmente responderías abriendo tres dashboards o preguntando a alguien de ingeniería. Las preguntas reales revelan lo que el asistente puede hacer mucho más rápido que los prompts de prueba. ## Paso 1: abre TagoAI donde nace la pregunta El icono de estrella en la barra lateral del Admin abre TagoAI desde cualquier sitio. Si tu pregunta va sobre algo concreto, ábrelo desde esa página: la barra superior de las páginas de Analysis y Dashboards abre el asistente con contexto, es decir, ve lo que estás mirando. Desde un dashboard, "por qué está vacío este widget" ya es una pregunta completa. Desde un script de Analysis, también lo es "por qué falló esta ejecución anoche". Cada sesión empieza en modo Read. El asistente puede listar dispositivos, inspeccionar dashboards, revisar scripts y leer datos, pero no puede crear ni cambiar nada. Para consultar, ese es exactamente el modo que quieres, y conviene saberlo antes de escribir: el suelo es que solo puede mirar. ## Paso 2: pregunta con lo concreto que ya sabes El lenguaje corriente funciona, y ser concreto rinde. "Cómo van mis dispositivos" produce un panorama. "Qué dispositivos de cadena de frío no han reportado desde medianoche, ordenados por sede" produce la lista que ibas a montar a mano. Nombra los dispositivos, variables, sedes e intervalos de tiempo que conoces y deja que el asistente resuelva el resto. Merece una nota el caso de las preguntas de agregación, porque ahí es donde falla el flujo de pegar CSV. Cuando pides una media por sede de la semana pasada, la cuenta se ejecuta en código contra las lecturas en vivo, no dentro del modelo de lenguaje, que no es una calculadora fiable. Los [tipos de pregunta que mejor funcionan](https://tago.io/blog/ask-iot-data-questions-plain-english) merecen un repaso si quieres un conjunto más amplio de ejemplos. Mantén una tarea por conversación. TagoAI guarda el historial para que puedas volver a un hilo, pero está limitado a 20 conversaciones por perfil, y una conversación que mezcla cuatro investigaciones es difícil de reutilizar de todos modos. ## Paso 3: comprueba la base antes de fiarte del número Un asistente anclado en los datos es comprobable, no infalible. Antes de que un número salga del chat y entre en un informe, pregunta qué dispositivos y qué intervalo de tiempo utilizó. La respuesta tarda segundos y te dice al momento si la consulta encajó con tu intención, o si "la semana pasada" significó la semana natural cuando tú querías decir los últimos siete días. Los equipos que crean pronto ese reflejo confían más en la herramienta, no menos, porque cada respuesta llega con su justificante. ## Paso 4: sube el permiso cuando quieras que actúe Consultar es por donde empieza casi todo el mundo. Actuar es donde el ahorro de tiempo se acumula. TagoAI tiene tres modos, que se cambian en la parte baja del panel de conversación. Read solo consulta. Write puede crear y editar recursos, como redactar un script de Analysis o montar un dashboard, pero no puede borrar nada, lo que lo convierte en el techo sensato para el trabajo diario. Full añade el borrado y, como las eliminaciones en TagoIO no se recuperan desde el Admin, resérvalo para tareas en las que sabes exactamente qué has pedido. Los controles alrededor de esto son estrictos donde toca. El asistente nunca cambia nada en silencio, solo actúa dentro de los permisos de tu propia cuenta, y todo lo que hace queda registrado en el Audit Log con quién lo ejecutó, cuándo y qué cambió. Una sesión típica va en una dirección: preguntar en modo Read, confirmar el plan y luego subir a Write para que el asistente redacte la [Action](https://docs.tago.io/docs/tagoio/actions/) o escriba el script que la respuesta pedía. ## La segunda ruta: tu propio asistente por el MCP server Algunas preguntas surgen donde ya trabajas: en el editor de código, en un análisis más largo, en una conversación que va más allá de TagoIO. Para esas, el [TagoIO MCP server](https://docs.tago.io/docs/tagoio/tago-ai/tagoio-mcp-ai-powered-iot-data-integration) conecta un asistente de IA externo a tu cuenta mediante el Model Context Protocol, con herramientas para dispositivos, datos, analyses y dashboards. Preguntas a mitad de conversación, el asistente consulta en vivo y la respuesta aterriza junto al trabajo que originó la pregunta. El [recorrido para conectar un asistente por MCP](https://tago.io/blog/connect-claude-ai-assistants-iot-platform-mcp) cubre ese lado por completo. Las dos rutas se complementan, no compiten. TagoAI cubre a todo el que trabaja dentro de la plataforma, con cero configuración. MCP cubre a quien ya tiene el asistente abierto en otra ventana. Un hábito aplica específicamente a la ruta MCP: el servidor actúa con el token que le entregas, así que limita ese token a lo que el caso de uso necesita y mantén las cuentas sensibles con tokens de solo lectura. ## Hábitos que mantienen fiables las respuestas Tres hábitos separan a los equipos que siguen usando esto de los que lo prueban una vez. Quédate en el modo más bajo que sirva para la tarea y trata el modo Full como una excepción. Verifica la base de cualquier número que salga del chat. Y decide a conciencia quién procesa tus datos, lo que incluye los acuerdos con los proveedores por defecto, la opción de traer tu propio proveedor de IA y su efecto sobre el límite mensual de prompts. Esas decisiones están desarrolladas en [cómo consultar tus datos de IoT en lenguaje natural](https://tago.io/blog/query-iot-data-natural-language-ai). El webinar grabado [AI Meets IoT: A Practical Experience with TagoAI](https://tago.io/videos/ai-meets-iot-a-practical-experience-with-tagoai) recorre estos pasos en vivo sobre una cuenta real, incluyendo cambios de permiso a mitad de sesión, y merece los treinta minutos antes de abrir el asistente a un equipo más amplio. ## Haz la primera pregunta hoy Entre leer esto y tener tu primera respuesta anclada en datos hay un icono de estrella. Abre TagoAI en tu Admin, quédate en modo Read y haz la pregunta que llevas respondiendo a mano cada lunes. Si aún no tienes cuenta, [empieza gratis](https://admin.tago.io) y conecta un dispositivo, o [agenda una demo](https://tago.io/request-demo) para recorrer tu caso de uso con un ingeniero.