Errores comunes al usar ChatGPT para análisis de datos

Usar ChatGPT como asistente para Excel, Power BI, SQL, Python o cualquier tarea de análisis de datos puede ser extremadamente productivo… si sabes cómo interactuar correctamente.

Sin embargo, muchos usuarios caen en errores que reducen la calidad de las respuestas, provocan confusión o incluso desperdician tiempo.

En este blog, vamos a profundizar en los errores más comunes que cometen los analistas de datos al usar ChatGPT y cómo corregirlos para sacarle el máximo provecho.

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¿Por qué identificar estos errores?

Cuando pides ayuda a ChatGPT de forma incorrecta:

• Pierdes tiempo reescribiendo o aclarando.
• Recibes respuestas demasiado genéricas o equivocadas.
• Te frustra y desmotiva seguir usando la herramienta.

Aprender a evitar estos errores te convertirá en un usuario avanzado de ChatGPT para temas de datos.

1. Ser demasiado genérico o vago

Error típico:

• "Hazme un análisis."
• "Escribe una consulta SQL."
• "Ayúdame con Power BI."

Problema:
ChatGPT necesita contexto. Sin detalles, solo puede asumir o adivinar, lo que lleva a soluciones muy básicas o irrelevantes.

Cómo corregirlo:
Siempre incluye:

• Herramienta específica (Excel, Power BI, SQL Server, etc.).
• Objetivo claro (resumir ventas, analizar clientes, limpiar datos).
• Cualquier restricción técnica.

✅ Mejor comando:
"Crea una consulta en SQL Server que devuelva las ventas totales de cada producto en 2024, agrupado por categoría."

2. No mostrar datos de ejemplo

Error típico:

• "Filtra por clientes activos."
• "Calcula crecimiento de ventas."

Problema:
Sin saber cómo están estructurados tus datos (columnas, tipos, nombres), ChatGPT no puede dar soluciones específicas y acertadas.

Cómo corregirlo:
Proporciona una pequeña muestra de tus datos o describe las columnas relevantes.

✅ Mejor comando:
"Mi tabla 'Ventas' tiene columnas Fecha, ClienteID, Producto, Monto y Estado. ¿Cómo filtro para quedarme solo con clientes cuyo Estado es 'Activo'?"

3. No indicar el nivel de detalle o complejidad deseado

Error típico:

• "Explícame cómo hacer una medida."

Problema:
¿Es para un principiante? ¿Un usuario avanzado? ¿Debería ser solo el código o también la explicación?

Cómo corregirlo:
Aclara tu nivel técnico y lo que esperas.

✅ Mejor comando:
"Explícame cómo crear una medida de crecimiento interanual en DAX. Soy principiante, por favor incluye explicación paso a paso."

4. Pedir "todo a la vez" sin dividir el problema

Error típico:

• "Hazme un reporte de ventas mundial con filtros, gráficos, KPIs, botones y segmentaciones."

Problema:
Las respuestas se vuelven largas, desorganizadas y difíciles de aplicar.

Cómo corregirlo:
Divide tu problema en tareas más pequeñas y pregunta paso a paso.

✅ Mejor enfoque:

1. "¿Cómo conecto mi base de datos de ventas en Power BI?"
2. "¿Cómo creo una medida de ventas totales?"
3. "¿Cómo hago una segmentación por país?"

5. No corregir o refinar después de una primera respuesta

Error típico:

• "La respuesta no me sirvió." (y no preguntar más)

Problema:
ChatGPT mejora mucho si lo guías tras una primera respuesta imperfecta.

Cómo corregirlo:
Haz aclaraciones o pide variaciones.

✅ Ejemplos de refinamientos:

• "¿Puedes simplificarlo aún más?"
• "¿Puedes adaptarlo a SQL Server 2012?"
• "¿Cómo sería si mi tabla tiene millones de registros?"

6. No especificar versiones de herramientas

Error típico:

• "Haz una fórmula para Excel."
• "Haz una consulta en SQL."

Problema:
Las funciones, capacidades y sintaxis cambian entre versiones.

Cómo corregirlo:
Indica siempre la versión.

✅ Mejor comando:
"Quiero una fórmula de Excel compatible con Office 2013 para buscar un valor en una tabla."

✅ Mejor comando:
"Consulta SQL optimizada para SQL Server 2019 que calcule el promedio de ventas."

7. Ignorar buenas prácticas de análisis de datos

Error típico:

• "Dame cualquier solución rápida."

Problema:
A veces ChatGPT ofrece soluciones "que funcionan" pero que no son óptimas ni escalables.

Ejemplos:

• Consultas lentas en bases de datos grandes.
• Medidas de DAX poco eficientes.
• Limpieza de datos ineficiente.

Cómo corregirlo:
Pide explícitamente buenas prácticas o soluciones optimizadas.

✅ Mejor comando:
"Dame una solución eficiente para limpiar duplicados en un DataFrame grande en Python (pandas)."

✅ Mejor comando:
"¿Cómo haría esta consulta en SQL Server para que sea escalable si los datos crecen a 100 millones de registros?"

8. No validar ni probar la solución antes de usarla

Error típico:

• "Copiar-pegar y asumir que todo está bien."

Problema:
Las soluciones generadas son propuestas que pueden necesitar ajustes.

Cómo corregirlo:

• Siempre revisa y prueba cualquier fórmula, consulta o script.
• Compara el resultado con casos de prueba conocidos.

✅ Mejor práctica:
"Después de copiar la fórmula o consulta, prueba con un subconjunto de datos controlado para validar el resultado."

9. Asumir que ChatGPT conoce tu entorno real

Error típico:

• "No aclarar limitaciones de la base de datos, permisos, accesos, o restricciones."

Problema:
En entornos empresariales reales, hay restricciones de seguridad, tamaños de archivo, compatibilidades que ChatGPT no puede adivinar.

Cómo corregirlo:
Describe cualquier limitación técnica relevante.

✅ Mejor comando:
"Estoy usando Power BI Free (no Pro), ¿qué opciones tengo para compartir este reporte?"

10. Usar un lenguaje confuso o desordenado

Error típico:

• Comandos llenos de errores de redacción, sin puntuación o mezclando varios temas.

Problema:
Confunde al modelo y genera respuestas inconsistentes.

Cómo corregirlo:
Redacta con claridad:

• Una idea por comando.
• Párrafos breves.
• Sin mezclar temas diferentes en una sola petición.

Resumen:

ChatGPT es una herramienta increíble para análisis de datos, pero como cualquier asistente, su efectividad depende de cómo interactúas con ella.

Recuerda: no se trata solo de qué preguntas haces, sino de cómo las formulas.

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