ChatGPT para el análisis de datos

• No expertos: Los gestores de productos, los profesionales del marketing, los profesionales de recursos humanos y los fundadores pueden convertirse en «sin puesto» utilizando ChatGPT para analizar datos y generar visualizaciones sin necesidad de tener conocimientos técnicos avanzados.
• Expertos que pueden beneficiarse de ello: Analistas de datos, profesionales de BI, planificadores financieros, ingenieros de datos

Qué es

ChatGPT es la herramienta de inteligencia artificial más popular, desarrollada por OpenAI. Utiliza el procesamiento del lenguaje natural para comprender y generar respuestas similares a las humanas.

En el campo de la recopilación, el análisis y la visualización de datos, ChatGPT ayuda a resumir conjuntos de datos, identificar tendencias o transformar lenguaje técnico complejo en ideas comprensibles.

Aunque no sustituye al software especializado ni a los profesionales, sirve de puente para que los usuarios sin conocimientos técnicos puedan convertirse en «sin posición» al ser capaces de gestionar e interpretar los datos con más confianza y eficacia.

Usos y características de ChatGPT para el análisis de datos

• Interpretación y simplificación de datos: ayuda a los usuarios a dar sentido a conjuntos de datos complejos traduciendo los resultados técnicos o numéricos a explicaciones en lenguaje sencillo. Tanto si se trata de comprender una tendencia en las ventas, el rendimiento de una campaña o las respuestas a una encuesta, ChatGPT puede desglosarlo en información fácil de entender sin necesidad de tener conocimientos estadísticos. 
• Resumen y presentación de informes: ayuda a los analistas y a los no analistas a comunicar ideas basadas en datos de forma clara y rápida. Puede generar resúmenes de hojas de cálculo o informes de gran tamaño, redactar conclusiones fáciles de entender para los ejecutivos o reestructurar los resultados de los análisis en diapositivas, correos electrónicos o informes.
• Generación y validación de código: pida a ChatGPT que escriba código Python, R o SQL para una amplia gama de tareas analíticas, desde limpiar datos en Pandas, realizar regresiones en modelos estadísticos, hasta generar gráficos personalizados utilizando Plotly o Matplotlib. Puede decir: «Escribe un script en Python para calcular la retención por cohorte» o «Crea un gráfico de barras que muestre los ingresos medios por región». También puede solicitar la validación de la lógica detrás de los códigos que ya ha creado.
• Orientación exploratoria de datos: cargue archivos CSV o pegue datos tabulares para obtener sugerencias sobre cómo analizarlos. Por ejemplo, puede recomendar comparar promedios mensuales, agrupar categorías o visualizar patrones estacionales. Esta orientación ayuda a los no expertos a averiguar qué buscar antes, sin necesidad de sumergirse en herramientas como Excel o Tableau.
• Asistencia con fórmulas y funciones de hojas de cálculo: puede ayudar con las fórmulas de Excel y Google Sheets. Tanto si se encuentra atascado con sentencias IF anidadas como si necesita automatizar una tabla dinámica, puede solucionar problemas y sugerir fórmulas mejores con explicaciones lógicas. También puede validar la lógica detrás de la fórmula que ya está utilizando. 
• Ayuda para la limpieza y reestructuración de datos: puede sugerir formas de manejar los datos que faltan, identificar entradas inconsistentes o reformatear variables de fecha/hora. Es especialmente útil para profesionales no técnicos que gestionan datos exportados desde CRM, plataformas publicitarias, sistemas de RR. HH., etc.
• Consultas de datos en lenguaje natural (NLQ): en lugar de filtrar y calcular manualmente, los usuarios pueden hacer preguntas como «¿Cuál es el tamaño medio de los pedidos por canal?» o «¿Cómo fue el primer trimestre de 2024 en comparación con el cuarto trimestre de 2023?». ChatGPT ayudará a estructurar la lógica detrás de estas respuestas, incluso si los datos se encuentran en otro lugar.
• Detección de patrones y exploración de hipótesis: para los usuarios que exploran por qué ocurre algo (abandono de usuarios, descenso de ingresos, aumento de la rotación, etc.), ChatGPT puede sugerir hipótesis, pruebas estadísticas o modelos exploratorios para validar las suposiciones.

Independientemente del uso previsto, lo más importante es saber cómo dirigir la plataforma para obtener los resultados deseados. Para ello, tenga en cuenta la estructura básica de la indicación que se muestra a continuación, que puede y debe variar según las necesidades del usuario, y que proporciona la mayoría de las instrucciones que ChatGPT necesita para empezar a interactuar con usted.

Pruebe esta indicación para...

...encontrar fácilmente datos interesantes en un archivo CSV.

Pruebe la indicación siguiente para comprobar las capacidades analíticas de ChatGPT. Ajusta la información resaltada para que se adapte a tus intereses.

«Persona: Como especialista en BI y datos
Tarea: Analiza el CSV adjunto y señala patrones, información interesante y cifras que puedan ser útiles según mi objetivo.
Contexto: Los datos se refieren al acceso al sitio web de una empresa en 2025 y a las interacciones realizadas por los visitantes.
Restricciones: No tenga en cuenta la columna A de la primera pestaña
Objetivo: Con los datos proporcionados, crearé una presentación para la junta directiva de la empresa con el fin de convencerla de que invierta en nuestra tienda online.
Resultado: Organice los datos que encuentre en una lista con viñetas».

Errores comunes y limitaciones de ChatGPT para el análisis de datos

• Introducir datos vagos o incompletos:

  Si el conjunto de datos o la descripción no son claros, ChatGPT puede malinterpretar la estructura o el contexto. Por ejemplo, si faltan los encabezados de las columnas o no están descritos correctamente, puede generar sugerencias engañosas.
   

• Falta de contexto u objetivos:

  Si no se define lo que se pretende aprender de los datos, ChatGPT puede generar resúmenes genéricos o visualizaciones irrelevantes. La falta de contexto empresarial suele dar lugar a información superficial.

• Depender de la versión gratuita para fines de visualización de datos: 

  ChatGPT puede sugerir un buen código para la visualización de datos, pero no puede generar los gráficos por sí mismo, a menos que se utilice la versión Pro, que tiene Python y otras herramientas habilitadas. Si se utiliza la versión gratuita (GPT-3.5), se puede cargar la hoja de cálculo y hacer preguntas sobre ella o solicitar códigos para utilizar en otro software, pero no ejecutará el código ni generará la imagen del gráfico real por sí mismo.
   

• No valida códigos:

  ChatGPT genera código plausible basado en el entrenamiento. Eso significa que pueden aparecer errores, ineficiencias o lógicas incorrectas sin previo aviso.

• Confiar en la versión gratuita para el análisis de gráficos: 

  ChatGPT gratuito (3.5) no evaluará ningún gráfico de imagen que subas, ya que no puede «ver» imágenes. Esto significa que no puede determinar si el gráfico es engañoso, está desordenado, mal etiquetado o extraer información o conocimientos del mismo, a menos que le describas los números.

• Esperar análisis en tiempo real o conectividad de datos: 

  Incluso si utiliza el plan Pro, ChatGPT no se conecta a fuentes de datos en tiempo real ni a paneles de BI a menos que utilice complementos o API de terceros.

• Confiar en él para la gestión de datos confidenciales:

  Al trabajar con archivos de RR. HH., finanzas o información médica, los usuarios pueden estar pegando contenido privado en una herramienta pública sin tener en cuenta los riesgos de cumplimiento, privacidad o seguridad.

Consejos para evitar estos errores

• Defina siempre su objetivo con claridad
  Aclare lo que está tratando de aprender o comunicar: «Quiero comparar el gasto publicitario por plataforma durante los últimos 6 meses» o «Necesito un gráfico que muestre cómo disminuye la participación después de 5 días». Esto garantiza que el resultado sea específico y útil.
   

• Describa sus datos con detalle
  Si pega o carga datos, explique qué significa cada columna, qué representa el conjunto de datos y qué periodo abarca. Cuanto más contexto proporcione, mejores serán los resultados.

• Pruebe todo el código antes de utilizarlo
  Ejecute siempre el código primero en un entorno de pruebas o de desarrollo. No implemente ni informe nada sin comprobar primero la lógica.

• Refine iterativamente
  Trate el proceso como una conversación. Los pasos por capas generan resultados más precisos.
   

• Pida explicaciones
  Si no está seguro de lo que hace un código recomendado o de las razones por las que aparece una determinada información, pida a ChatGPT que se lo explique línea por línea. Esto le ayudará a comprenderlo mejor y a verificar su precisión.

• No suba datos confidenciales
  En caso de duda, consulte la política de datos de su empresa o de su cliente. No introduzca sus datos personales.

• Prefiera utilizarlo como verificador lógico
  «¿Tiene sentido esta fórmula de retención de cohortes?» o «¿Es esta la mejor manera de visualizarlo?». Este tipo de enfoque reduce los errores y amplía su pensamiento analítico y su acervo de referencias. 
   

¿Cuándo deben los no expertos llamar a los expertos?

• Si los resultados se van a presentar en presentaciones para inversores, reuniones ejecutivas o informes públicos, recurra a un analista de datos o a un experto en visualización para garantizar la claridad y el impacto.
• Las decisiones presupuestarias, los cambios de producto o las estrategias de contratación basadas en datos deben contar con la participación de profesionales que puedan validar rigurosamente los modelos y las hipótesis.
• Para trabajos estadísticos avanzados, pruebas A/B, regresiones, modelos de previsión e inferencia causal, recurra a analistas o científicos de datos para evitar falsos positivos o conclusiones erróneas.
• Si está intentando conectar los resultados a un panel de control en tiempo real (por ejemplo, Power BI, Tableau) o automatizar informes, un ingeniero de datos o un desarrollador de BI debería ayudarle.
• Para grandes conjuntos de datos, automatización o integración en canalizaciones, un ingeniero de software o de datos garantiza el rendimiento y la seguridad.
• Si está analizando datos de clientes, métricas de empleados o registros médicos, consulte a un especialista en asuntos legales o informáticos para garantizar el cumplimiento de las leyes de privacidad de datos y las políticas de la empresa.

Para obtener más detalles sobre cómo utilizar ChatGPT para la optimización y las actividades creativas, visite las páginas específicas sobre estos temas, donde encontrará las características clave, los errores comunes y las limitaciones de la herramienta en cada área.

ChatGPT para la optimización y la productividad

ChatGPT para la creatividad

Cómo puede ayudar la plataforma de Positionless Marketing de Optimove

Mientras que ChatGPT permite a los profesionales del marketing generar contenido creativo, analizar datos y optimizar los flujos de trabajo con rapidez y autonomía, Optimove garantiza que estos esfuerzos se traduzcan en un impacto medible en los clientes. Con la IA y las capacidades de marketing agencial de Optimove, los activos creados en ChatGPT pueden activarse instantáneamente en campañas multicanal personalizadas. La plataforma de Positionless Marketing de Optimove convierte la productividad impulsada por ChatGPT en una ejecución centrada en el cliente, coordinando las comunicaciones en función de los comportamientos en tiempo real y el análisis predictivo. Juntos, permiten a los profesionales del marketing trabajar sin posiciones: desde la ideación y la planificación con ChatGPT hasta la entrega inteligente y la optimización con Optimove.