¿Cómo sé si los números que me dio mi IA están bien? Revísalos antes de compartir

Revisa los números que te regresó una IA con cinco comprobaciones y recalcula los que no cuadran.

Curso gratis. Tu Maestro, una IA, .

Lucía mandó su brief. Antes del tablero, la IA le regresó la tabla de totales que pidió y este resumen de la semana.

Escenario ilustrativo: escrito para este curso, no es la respuesta real de ninguna IA.

Semana del 21 de septiembre	Según la IA
Citas atendidas	4,464
Inasistencia	13.7 %
Ocupación	87.0 %
Espera promedio	19.4 min

Y una línea al final: "Calculé todo con Python sobre tu archivo".

Los cuatro se ven razonables. Ninguno es absurdo, y ese es justo el problema: un número equivocado casi nunca se ve equivocado. Lucía tiene la ficha de cada número y tiene los datos. Antes de seguir, piensa cuál revisarías primero.

Comprueba lo que sabes: Lucía le pregunta a la IA: "¿Estás segura de estos números?". La IA contesta: "Sí, revisé los cálculos y son correctos". ¿Qué sabe Lucía ahora?

Comprobar es calcular, no preguntar

Una comprobación compara el número contra algo que tú puedes ver: los datos, la ficha, un total que conoces. Para un tablero bastan cinco revisiones, en este orden, porque las primeras atrapan los errores más grandes con menos trabajo. La segunda es una : comprobar que las partes suman el total. La quinta es una : rehacer a mano la cuenta de un caso. Si en tu trabajo no tienes acceso a los datos de origen, pregúntale a tu Maestro cómo revisar de todos modos.

¿Es el periodo que pediste?
Un total demasiado grande o demasiado chico suele ser un periodo equivocado. Compáralo con lo normal: en el trimestre, la clínica atendió en promedio 343 personas por semana.
¿Cuadran los totales?
Las sedes suman la clínica, y agendadas = canceladas + inasistencias + atendidas. Si no cuadra, algo se perdió o se contó dos veces.
¿Usó el denominador de la ficha?
Inasistencias entre citas en pie, no entre agendadas. Si la ficha dice una cosa y el código otra, gana la ficha.
¿Promedió promedios?
Una tasa o un promedio de la clínica sale de sumar conteos y dividir al final. Si el código usa .mean() sobre una columna de tasas o de promedios, ahí está el error.
Recalcula una fila a mano
Elige una sede y una semana, haz la cuenta con la calculadora y compárala con lo que dice el tablero.

Las dos primeras, hechas

Periodo. 4,464 atendidas no puede ser una semana: es más de trece veces lo normal. Es la suma de las trece semanas del archivo. La IA no filtró la última semana, aunque el brief lo pedía. Esa semana, la clínica atendió 331 personas.

Totales. En la semana del 21 de septiembre, 402 agendadas = 28 canceladas + 43 inasistencias + 331 atendidas. Cuadra. Y las sedes suman la clínica: 183 + 131 + 88 = 402 agendadas.

Faltan tres números. Con lo que viste en el módulo 2, quizá ya sospechas de dónde salió el 13.7 %.

Inténtalo

En el editor, el código ya filtra la última semana, hace la conciliación y calcula las atendidas y la ocupación. Te faltan dos líneas: la inasistencia y la espera promedio, como dice la ficha de Lucía. Al correrlo, cada número sale junto al de la IA, marcado "cuadra" o "NO CUADRA". Si no sabes cómo escribir una de las dos líneas, pídele una pista a tu Maestro.

Completa las dos líneas marcadas: inasistencia (inasistencias entre citas en pie, sumando antes de dividir) y espera (minutos de espera de todos entre pacientes atendidos). Terminaste cuando solo la ocupación dice "cuadra" y tus números son 331, 11.5 %, 87.0 % y 19.7.

Tu código (Python)

# Semana del 21 de septiembre de 2026: las nueve filas de la última semana.

semana = data[data["semana"] == data["semana"].max()]

# Lo que dijo la IA (escenario ilustrativo).

dijo_la_ia = {

"Citas atendidas": 4464,

"Inasistencia": 0.137,

"Ocupación": 0.870,

"Espera promedio (min)": 19.4,

}

# Conciliación: agendadas = canceladas + inasistencias + atendidas.

cuadra_total = semana["agendadas"].sum() == (

semana["canceladas"].sum() + semana["inasistencias"].sum() + semana["atendidas"].sum()

)

print("Los totales de la semana cuadran:", bool(cuadra_total))

atendidas = semana["atendidas"].sum()

ocupacion = semana["agendadas"].sum() / semana["espacios"].sum()

# Te toca: escribe estas dos líneas como dice la ficha.

inasistencia = 0 # inasistencias entre citas en pie (agendadas menos canceladas)

espera = 0 # minutos de espera de todos entre pacientes atendidos

mio = {

"Citas atendidas": atendidas,

"Inasistencia": inasistencia,

"Ocupación": ocupacion,

"Espera promedio (min)": espera,

}

def mostrar(nombre, valor):

if nombre in ("Inasistencia", "Ocupación"):

return f"{valor:.1%}"

if nombre == "Citas atendidas":

return f"{valor:,.0f}"

return f"{valor:.1f}"

for nombre, valor_ia in dijo_la_ia.items():

ia = mostrar(nombre, valor_ia)

yo = mostrar(nombre, mio[nombre])

marca = "cuadra" if ia == yo else "NO CUADRA"

print(f"{nombre:<22} IA {ia:>7} yo {yo:>7} {marca}")

# Semana del 21 de septiembre de 2026: las nueve filas de la última semana.
semana = data[data["semana"] == data["semana"].max()]

# Lo que dijo la IA (escenario ilustrativo).
dijo_la_ia = {
    "Citas atendidas": 4464,
    "Inasistencia": 0.137,
    "Ocupación": 0.870,
    "Espera promedio (min)": 19.4,
}

# Conciliación: agendadas = canceladas + inasistencias + atendidas.
cuadra_total = semana["agendadas"].sum() == (
    semana["canceladas"].sum() + semana["inasistencias"].sum() + semana["atendidas"].sum()
)
print("Los totales de la semana cuadran:", bool(cuadra_total))

atendidas = semana["atendidas"].sum()
ocupacion = semana["agendadas"].sum() / semana["espacios"].sum()

# Te toca: escribe estas dos líneas como dice la ficha.
inasistencia = 0  # inasistencias entre citas en pie (agendadas menos canceladas)
espera = 0  # minutos de espera de todos entre pacientes atendidos

mio = {
    "Citas atendidas": atendidas,
    "Inasistencia": inasistencia,
    "Ocupación": ocupacion,
    "Espera promedio (min)": espera,
}

def mostrar(nombre, valor):
    if nombre in ("Inasistencia", "Ocupación"):
        return f"{valor:.1%}"
    if nombre == "Citas atendidas":
        return f"{valor:,.0f}"
    return f"{valor:.1f}"

for nombre, valor_ia in dijo_la_ia.items():
    ia = mostrar(nombre, valor_ia)
    yo = mostrar(nombre, mio[nombre])
    marca = "cuadra" if ia == yo else "NO CUADRA"
    print(f"{nombre:<22} IA {ia:>7}   yo {yo:>7}   {marca}")

Ejecuta tu código para ver lo que imprime y el valor de su última expresión. Cada ejecución empieza de nuevo. Ctrl+Enter ejecuta tu código. Tab agrega sangría; para salir del editor, presiona Escape y luego Tab.

Listo para ejecutar tu código.

Ejecuta tu código para ver su salida aquí.

Datos: citas-clinica, 117 filas

Enter guarda una celda y Escape la deja como estaba. Deja una celda vacía para un valor faltante.

Los datos del ejercicio, "citas-clinica". Tus cambios corren con tu código.
Fila											Quitar
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

Página 1 de 6

Ejecútalo tú

Si lo completaste, solo la ocupación cuadra. Las atendidas son del trimestre. La inasistencia de 13.7 % es el promedio de las nueve tasas de la semana; la de la clínica es 11.5 %. Y la espera de 19.4 minutos es el promedio de las esperas de las nueve filas; con totales, es 19.7.

Tres de cuatro números equivocados, y ninguno se veía raro. Tampoco fue un error de aritmética: la IA sumó y dividió bien. Lo que eligió mal fue el periodo y qué promediar, que son justo las decisiones que la ficha deja escritas. Por eso la ficha va en el brief, y por eso la revisas aunque la ficha ya estuviera ahí.

Qué le dices a la IA

No le digas "está mal, corrígelo". Dile qué está mal y cuál es la regla, citando la ficha: "Las atendidas suman las trece semanas; usa solo la semana del 21 de septiembre. La inasistencia es la suma de inasistencias entre la suma de citas en pie, no el promedio de las tasas de cada fila. Lo mismo con la espera: minutos totales entre atendidos". Después revisa otra vez los cuatro números: una corrección puede arreglar uno y mover otro. Escríbele a tu Maestro lo que le dirías a tu IA, y te dice si le falta algo.

Comprueba lo que sabes: Haces una revisión por muestreo. Nutrición de Cholula, semana del 21 de septiembre: 13 citas agendadas, 1 cancelada con aviso, 3 inasistencias. El tablero dice 23.1 % de inasistencia. ¿Qué pasó?