¿Has intentado pedirle a la IA que te diga qué test aplicar o cómo analizar tus datos?
¿Has subido un Excel a una herramienta automática y te ha devuelto muchos resultados pero no termines de tener claro si está haciendo lo correcto?
La inteligencia artificial es una aliada poderosa para analizar datos, pero solo si sabes cómo usarla con criterio.
En este artículo te voy a mostrar:
- Las dos formas principales de usar IA para analizar datos
- Qué puedes esperar (y qué no) de cada una
- Ejemplos reales y herramientas
- Cómo evitar los errores más comunes
- Cómo usar IA sin perder el control de tu análisis
1. ¿Pedir ayuda a la IA o dejar que lo haga todo? Las dos vías principales
Cuando hablamos de “usar IA para analizar datos”, hay dos caminos muy distintos:
Usar la conversación tipo Copilot, Gemini, Chat GPT… y alimentar con el contexto del problema, la estructura de datos y los datos en sí para que te vaya ejecutando un proceso de análisis de datos paso por paso.
O usar herramientas IA preparadas con el fin de analizar datos.
Opción 1: Usar la IA como asistente conversacional (tipo ChatGPT, Copilot)
Es una conversación con un experto que siempre tiene una respuesta. A veces acertada a veces no.
Y el problema es que tú decides si lo que te dice es de verdad correcto o no.
Mi consejo: si no tienes claro cómo trabajar los datos, primero aprende a hacerlo tu mismo, después usa la IA para acelerar el trabajo.
Cuando me funciona bien la IA es porque la alimento con:
- El contexto del problema.
- La estructura de datos (variables)
- Los datos
Con ello le pido listar 10 preguntas que se podrían contestar con esos datos.
Y trabajar una a una.
La IA responde con explicaciones, ejemplos, sugerencias.
Es como tener un experto que nunca duerme, está a tu servicio pero tu decides si lo que te propone tiene sentido.
Eso es ideal si tienes cierta base analítica y quieres ir un poco más allá o ir más rápido.
Opción 2: Usar herramientas que analizan automáticamente tus datos (tipo Julius AI o Atlas.ti)
Le proporcionas los datos, y la herramienta analiza e interpreta los resultados.
En definitiva, te devuelve las parte del análisis:
- Estadísticas descriptivas
- Resultados de los Test estadísticos y Modelos predictivos
- Puede que entrene algún algoritmo
- Te traduce en lenguaje natural los resultados obtenidos
Ideal si son datos simples y ya sabes lo que quieres ver y necesitas agilidad en el análisis.
Si no tienes las bases estadísticas claras no te lo recomiendo porque puede que te de conclusiones erróneas.
2. ¿Qué puedes esperar de la IA (y qué no)?
Lo que la IA hace bien
- Proponerte qué puedes sacar de unos datos
- Generar gráficos con rapidez
- Proponer test estadísticos típicos
- Recordarte definiciones y pasos
- Sugerir código en R o Python
- Estructurar análisis básicos
- Ahorrarte miles de horas.
Lo que la IA no puede hacer por ti (si no se lo pones fácil)
- No sabe si tus datos están bien recogidos
- No valida los supuestos estadísticos por sí sola
- No elige el mejor test si no le das contexto
- No interpreta resultados si no le das todo el contexto necesario
- No justifica tus decisiones metodológicas si no se lo pides explicítamente.
Normalmente necesita que tú le preguntes por detalles importantes, así que tienes que darte cuenta de lo te falta en el análisis y ser crítico con los resultados.
Como es una herramienta tan y tan potente. como toda herramienta de gran poder requiere de una gran responsabilidad. Es lo de siempre:
Por eso, la IA amplifica lo que tú ya sabes.
Si tu base es débil, amplifica el caos.
Si tu base es sólida, acelera tu análisis y multiplica tus posibilidades.
Lo anterior es la clave.
Herramientas concretas que ya hacen análisis con IA
Julius AI – Para análisis de datos cuantitativos
¿Qué es?
Una plataforma donde subes un Excel o CSV y puedes hacer preguntas en lenguaje natural. La IA analiza por ti.
Ejemplo:
“¿Qué variable predice mejor la satisfacción del cliente?”
“¿Hay diferencia en la media de ventas entre regiones?”
Ideal para:
- Profesionales de negocio, ciencia o salud
- Consultores que necesitan respuestas rápidas
- Estudiantes que ya conocen sus variables
Es como un chat especializado y entrenado en analítica de datos.
¡Muy interesante!
(prefiero controlar el chat conversacional (chat gpt por ejemplo) ya que tu entrenas a tu manera y tiene una visión más grande del problema, más multidisciplinar)
Atlas.ti – Para análisis de datos cualitativos
¿Qué es?
La herramienta líder para analizar textos, entrevistas o respuestas abiertas. Integra IA para ayudarte a:
- Detectar temas comunes
- Codificar frases automáticamente
- Visualizar conexiones entre conceptos
Ejemplo:
Subes 15 entrevistas con profesores sobre el uso de estadísticas.
Atlas.ti detecta temas como “frustración”, “dependencia” y “falta de comprensión”.
Puedes visualizar los mapas temáticos y extraer conclusiones más profundas.
Ideal para:
- Investigadores cualitativos
- Proyectos de ciencias sociales
- Análisis de percepciones, opiniones o experiencias
Esta herramienta es muy potente para el análisis cualitativo de texto abierto sobre todo. Te puede aportar mucho sin necesidad de pasarte horas como antes hacíamos tratando de analizar texto largo.
Cómo usar la IA (sin perder el control del análisis)
La clave no está en dejar que la IA lo haga todo. Está en aprender a pensar como analista.
Este es el flujo que deberías seguir siempre, uses IA o no:
Paso 1. Parte del problema real
“¿Qué quiero descubrir?”
“¿Qué variables tengo?”
Paso 2. Divide el problema en pequeñas preguntas
¿Hay diferencia entre grupos?
¿Hay relación entre dos variables?
¿Qué variable predice mejor el resultado?
Paso 3. Relaciona pregunta con variables y técnica
Haz una tabla que relacione pregunta con variables y técnicas:
| Pregunta | Variable dependiente | Independientes | Técnica sugerida |
| ¿Dieta influye en rendimiento? | Tiempo en prueba | Tipo de dieta | ANOVA |
| ¿Estrés afecta el rendimiento? | Tiempo en prueba | Nivel de estrés | Correlación de Spearman |
Paso 4. Describe con gráficos
→ Usa histogramas, boxplots, diagramas de dispersión
→ Valida visualmente tus datos
Paso 5. Aplica el test / modelo o técnica de machine learning y saca conclusiones
→ De esta manera puedes usar la IA para generar código, revisar valores o darte ideas
→ Pero tú debes validar e interpretar los resultados
Con esto claro y en mente.
Lo más importante es alimentar la IA y para ello necesitas que la IA tenga claro lo siguiente:
- ¿Cuál es el contexto del problema?
- ¿Cuál es el impacto de solucionar este problema?
- ¿Podemos dividir el problema en preguntas más pequeñas? Lista 10-15 con la ayuda de la IA que podrías contestar.
- Si tienes datos, alimenta la IA con la definición de cada variable, de las unidades, del nombres de las variables y del tipo de variable. Eso le ayudará a definir una buena estrategia.
- Una vez lo tienes, contesta las preguntas con las técnicas que te propongas. Mucho mejor si conoces el mapa de técnicas.
- Una vez tengas resultados, pasa esos resultados a un informe técnico: contexto del problema, objetivos, metodología, resultados, conclusiones y siguientes pasos.
- Una vez tengas el informe técnico terminado pásalo a un lenguaje de storytelling (para el gran público)
- ¡Ya puedes presentar los resultados! Enhorabuena
5. Conclusión: La IA no te sustituye. Te potencia.
Hoy tienes herramientas increíbles al alcance de un clic:
Julius.ai te analiza los datos
Atlas.ti te extrae patrones de entrevistas
ChatGPT te sugiere modelos
Pero si no sabes qué estás buscando…
Si no entiendes tus datos…
Si no sabes elegir el test adecuado…
En definitiva, si no tienes una base sólida…
Estás en manos de una “caja negra” que siempre tiene respuestas. Y hay que ir con ojo.
La solución no es más teoría, ni más vídeos, ni más prompts.
La solución es:
- Tener las bases claras
- Comprender tu objetivo
- Elegir con lógica la técnica
- Usar la IA como apoyo, para acelerar
¿Quieres aprender a usar la estadística con lógica (y apoyarte en la IA sin depender de ella)?
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- Cómo conectar variables, preguntas y técnicas
- Cómo estructurar un análisis paso a paso
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Y si quieres que prepare una guía visual del mapa de técnicas + IA, escríbelo en comentarios. 😉Nos vemos en el training.
Un abrazo
