¿Has tenido nunca que corregir un Excel con centenares de filas? ¡Es una pesadilla! Modificar textos, mejorar títulos, añadir características... El típico catálogo eterno que nadie quiere tocar. Antes: trabajo de becario durante semanas. Ahora una tarde y tres herramientas: Make.com ChatGPT y Google Sheets. Primero entras en make.com y creas un escenario con Google Sheets y ChatGPT. Después enlazas tu Google Sheets en Make. A continuación le dices a ChatGPT lo que quieres hacer y cada fila viaja a ChatGPT y vuelve con el trabajo hecho... Y todo se llena solo. Automatizas lo que antes picabas línea a línea. No hay que saber programar. No es difícil. Da pereza. ¡Pero si lo pruebas, funciona!
En esencia, la IA en el análisis de datos es la aplicación de la inteligencia artificial (IA) al análisis de grandes conjuntos de datos. Eso permite a los analistas de datos y a los científicos descubrir tendencias y comprender mejor el comportamiento de los consumidores u otros conjuntos de datos. Mediante potentes algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede ayudar a dar sentido a grandes cantidades de información de manera rápida y precisa. Para entender mejor por qué el uso de la IA es importante en el análisis de datos, veamos los beneficios que ofrece.
1. Velocidad y eficiencia
Las herramientas de IA pueden procesar datos mucho más rápido que los humanos, cosa que significa que los conocimientos que obtenéis de vuestros análisis son más rápidos y precisos. Eso facilita que las organizaciones tomen decisiones y actúen en consecuencia con rapidez. Los humanos tampoco pueden recordar todas las órdenes o sintaxis de las diferentes bibliotecas de análisis de datos. Un asistente de IA os puede ayudar a buscar rápidamente estas órdenes e incluso sugerir enfoques alternativos para vuestro análisis.
2. Verificación y validación de hechos
Con herramientas de IA, podéis detectar rápidamente inconsistencias a vuestros datos. Por ejemplo, si los resultados de tus análisis no son los que esperabas, un chatbot de IA te puede ayudar a determinar el motivo. Además, algunos modelos de IA pueden incluso destacar posibles errores o problemas antes de que se produzcan.
3. Democratización de los datos
Además, la IA puede ayudar a democratizar el acceso a los datos. Podéis leer más información sobre la democratización de los datos en otro artículo. Mediante el uso del procesamiento del lenguaje natural (PLN) en chatbots de IA, las empresas pueden permitir a los usuarios medios sin datos analizar grandes conjuntos de datos y extraer rápidamente información clave. Eso facilita que los usuarios con menos experiencia puedan acceder a conjuntos de datos complejos sin tener que dominar el lenguaje técnico asociado a la ciencia de datos.
4. Generación automatizada de informes
Con la IA, las empresas pueden automatizar el proceso de informes. En lugar de crear manualmente informes para cada análisis individual, las herramientas de IA pueden generar informes de manera automática y rápida. Estos informes automatizados garantizan que todos los empleados tengan acceso a la misma información de manera oportuna, independientemente de su ubicación o antecedentes.