En ciencia de datos, la IA ha venido a quedarse. Pero no de cualquier forma.
Lo que separa a los que improvisan de los que realmente aplican IA con impacto es saber cómo integrarla con criterio en todo el flujo de trabajo de un proyecto.
Hoy quiero contarte las 3 formas reales de aplicar IA al análisis de datos, cuándo usarlas y cómo empezar a sacarles partido desde hoy.
Opción 1: Conversar con IA (como ChatGPT, Claude o Gemini)
Esta es la más accesible y directa.
Simplemente entras en la herramienta y le haces preguntas. Pero la clave no está en “usar la IA”, sino en cómo le preguntas y qué contexto le das.
👉 ¿Qué puedes hacer ya?
- Subir tu dataset en CSV y pedirle un análisis exploratorio paso a paso.
- Escribir: “Actúa como un analista de datos. Te voy a pasar un conjunto de datos y quiero que me ayudes a explorarlo. Te daré el objetivo del análisis.”
- Luego le das el CSV (o un resumen de las columnas) y le explicas el objetivo.
📌 Ejemplo práctico:
“Te paso un conjunto de datos de pacientes. Mi objetivo es saber si hay relación entre el nivel de glucosa y la edad. ¿Cómo lo enfocarías?”
→ Te devuelve hipótesis, análisis estadístico apropiado, y hasta código si lo pides.
🎯 Funciona bien si ya sabes lo que necesitas y sabes cómo filtrar las respuestas.
Pero puede confundirte si no tienes clara la estrategia o los fundamentos.
Opción 2: Usar herramientas especializadas con IA integrada
Son herramientas como:
Herramientas de IA para analizar datasets – Tabla Comparativa
| Herramienta | ¿Qué hace? | Tipo de datos | Nivel técnico requerido | Enlace |
| Julius.ai | Subes un dataset, haces preguntas en lenguaje natural, te devuelve insights y visuales automáticos. | Numéricos / tabulares | 🟢 Bajo (no-code) | https://www.julius.ai |
| ChatGPT (Plus) | Con «Advanced Data Analysis» puedes subir archivos, explorar, limpiar y modelar datos con ayuda de Python. | Numéricos / texto / gráficos | 🟡 Medio (con guía) | https://chat.openai.com |
| Google Colab + Gemini | Notebooks interactivos con IA conversacional para ayudarte a programar o revisar código en tiempo real. | Numéricos / texto / ML | 🔴 Medio-alto | https://colab.research.google.com |
| NotebookLM | IA sobre documentos para resumir, explicar y encontrar conexiones. No apto para datasets numéricos puros. | Texto / informes | 🟢 Bajo | https://notebooklm.google |
| MonkeyLearn | IA para análisis de texto. Clasificación, sentimiento, extracción de temas. | Texto (CSV, Excel) | 🟢 Bajo | https://monkeylearn.com |
| Tableau GPT | Añade inteligencia automática a dashboards en Tableau. Sugiere insights, genera visuales y narrativas. | Tablas conectadas | 🟡 Medio (usuario Tableau) | https://www.tableau.com/es-es/products/artificial-intelligence |
| Power BI Copilot | IA conversacional dentro de Power BI. Genera insights, visualizaciones y explicaciones desde tus datos conectados. | Tablas conectadas | 🟡 Medio (usuario Power BI) | https://powerbi.microsoft.com |
| Levity AI | Automatiza análisis de texto/imágenes/tablas con flujos de IA sin código. Puedes entrenar modelos propios. | Texto / imágenes / tabulares | 🟢 Bajo – medio | https://www.levity.ai |
| Einblick AI | Análisis colaborativo, visual e impulsado por IA. Subes datos, preguntas en lenguaje natural, colaboras en tiempo real. | Tabulares | 🟢 Bajo | https://www.einblick.ai |
| Obviously.AI | Subes un dataset, eliges variable objetivo y genera modelos predictivos con explicaciones automáticas. | Tabulares (CSV/Excel) | 🟢 Bajo | https://www.obviously.ai |
Sugerencias de uso
- Si quieres exploración rápida y sin código: Julius.ai, Einblick, Obviously.AI
- Si ya usas Power BI o Tableau: añade Copilot o Tableau GPT
- Si buscas más control técnico: ChatGPT con Advanced Data Analysis o Google Colab
- Para texto o documentos: MonkeyLearn y NotebookLM
¿Qué hacen?
Tú subes un dataset y te devuelven análisis descriptivos, visualizaciones y hasta recomendaciones automáticas.
+ Son muy rápidas para tener un “borrador” de resultados.
– Pero como todo lo automatizado, necesitas criterio para validar lo que te dan.
– Pagas siempre en todas.
Ejemplo práctico:
Subes un Excel con 3000 registros de encuestas de usuarios a Julius.ai.
Le pides “Haz un resumen de satisfacción por edad y tipo de servicio”.
Te genera gráficos y texto explicativo.
Luego tú decides si eso tiene sentido, si lo comparas con otra métrica, si lo redefines.
Útil si ya tienes experiencia con datos y quieres velocidad sin perder supervisión.
Opción 3: Entrenar tus propios chats (la que más te recomiendo)
Aquí es donde se produce el salto.
Se trata de crear chats entrenados y personalizados para tus proyectos. No hablamos de programar un LLM desde cero, sino de enseñar a un chat a pensar como tú necesitas que piense.
¿Cómo se hace?
- Defines el objetivo del chat (por ejemplo: analizar series temporales en R).
- Le das contenido estructurado: prompts tipo, enfoques, criterios, etc.
- Lo conviertes en tu copiloto: le puedes preguntar y siempre responderá con tu lógica.
Ejemplo 1: Chat para series temporales
«Quiero un chat que me ayude a elegir el modelo adecuado según el tipo de serie (estacional, lineal, ruido blanco…) y me sugiera código en Python.»
→ Lo entrenas con una tabla de decisiones + ejemplos + código base.
→ Ya lo puedes usar como asistente experto en forecasting.
Ejemplo 2: Chat para validar papers
«Entreno un chat con los criterios CONSORT, APA o STROBE y lo uso para revisar artículos científicos rápidamente con comentarios críticos.»
→ Ideal para investigadores.
Ejemplo 3: Chat para presentaciones de resultados
«Le enseñas cómo convertir salidas estadísticas en conclusiones comprensibles para no técnicos.»
→ Te genera frases tipo: “La diferencia es significativa con un 95% de confianza, lo que sugiere que…” listas para pegar en tu informe o presentación.
Esto es brutal para escalar tu trabajo, reducir errores y ganar tiempo sin perder control.
¿Dónde puedes usar la IA en todo un proyecto de ciencia de datos?
Aquí va un mapa claro de aplicación directa:
| Fase del proyecto | Cómo usar la IA | Ejemplo simple |
| Idea y estrategia | Brainstorming de preguntas, marco metodológico, revisión bibliográfica | “Dame 5 formas de medir engagement en educación” |
| Exploración de datos | Limpieza, resumen, outliers, visualización inicial | “Detecta columnas con más del 10% de NA y sugiere tratamiento” |
| Análisis estadístico | Elección de tests, interpretación, generación de código | “¿Qué test uso para comparar dos grupos con varianzas diferentes?” |
| Modelado predictivo | Comparación de modelos, tuning, interpretación de métricas | “¿Cómo evalúo un modelo de clasificación con desequilibrio de clases?” |
| Comunicación | Redacción de informes, visualización, storytelling | “A partir de estos resultados (subir archivos) crea un informe técnico para poder presentar al departamento” |
| Automatización | Dashboards, workflows, reporting periódico | “Crea un flujo en Python que genere informes semanales automáticos” |
Conclusión: no se trata solo de usar IA, sino de integrarla en tu proceso con criterio
Cada herramienta, cada chat, cada modelo tiene sentido solo si tú sabes lo que estás haciendo.
Por eso mi recomendación:
- Aprende estadística aplicada y análisis de datos
- Aprende a usar la IA con cabeza.
- Domina cómo entrenar tus propios copilotos.
- Y deja que trabajen para ti, sin perder el control del análisis.
¿Quieres aprender esto paso a paso?
He preparado una formación práctica, en directo, donde te enseño exactamente cómo aplicar estas tres formas de IA al análisis real de datos.
Incluye plantillas, mis propios chats entrenados, y un sistema paso a paso.
Aquí puedes leer todo lo que incluye:
Si ya has usado IA pero no terminas de integrarla en tu trabajo real, esta formación es para ti.
