¿Cuándo puedes confiar en un número de la IA?
Decide cuánto revisar según lo que está en juego, arma tu rutina y vuelve a las cuatro preguntas del inicio.
Curso gratis. Tu Maestro, una IA, .
Después de cuatro módulos de cifras que no respondían lo que se preguntó, es fácil sacar la conclusión equivocada: "no hay que creerle nada a una IA". Revisa lo que encontraste. En todo el curso, ninguna suma, ningún conteo y ninguna división estuvieron mal. Lo que fallaba eran decisiones: qué es una fila, entre qué dividir, qué dejar fuera. Y la única cifra equivocada del curso estaba en la frase de un resumen, no en el cálculo.
Así que la pregunta útil no es "¿le creo o no le creo?", sino "¿cuánto tengo que revisar este número antes de usarlo?". Depende sobre todo de una cosa: qué pasa si está mal.
Si le preguntas "¿más o menos cuántas encuestas contestaron?" para saber si vale la pena leerlas, un número aproximado basta, y equivocarte no cuesta nada. Si el número va a una junta, a un reporte para dirección o a una decisión de compra, equivocarte sí cuesta, y ahí haces las tres preguntas y recalculas por lo menos la cifra que más importa.
La IA te da un número
¿Qué pasa si está mal?
Si no lo sabes, pregunta para qué se va a usar
Camino 1 de 2: Poco
Úsalo como punto de partida
Una idea, un borrador, una exploración
Sigue en: Úsalo con su base y su origen
Camino 2 de 2: Mucho
Haz las tres preguntas y recalcula
Una junta, un reporte, una decisión
Sigue en: Úsalo con su base y su origen
Úsalo con su base y su origen
Señales para creerle más o menos
Además de lo que está en juego, la respuesta misma te da pistas.
Te da más confianza una respuesta que dice su base ("40 de 45"), trae un recibo cuyas cifras cuadran entre sí, te deja ver el código y tiene un tamaño razonable para lo que sabes del negocio. También cuenta que tú hayas recalculado una cifra clave y te haya dado lo mismo.
Te da menos una respuesta con un porcentaje sin denominador, con muchos decimales que suenan precisos pero no dicen de qué son, con una tabla que no cuadra con el total del archivo, o con un resumen que no dice lo mismo que el código.
Ninguna señal por sí sola prueba nada. Los decimales no hacen exacto un número, y que coincida con tu recálculo solo prueba que entendiste qué calculó. Juntas, te dicen cuánto trabajo te falta antes de usarlo. Tengo un número de mi trabajo y no sé cuánto revisarlo.
Tu rutina
Esta es la rutina completa del curso, en el orden en que la usas:
Decide cuánto revisar
¿Qué pasa si el número está mal? Si no pasa nada, úsalo como punto de partida.
¿Qué es una fila?
Si la pregunta habla de ventas y la tabla tiene productos, contar filas da otra cosa.
¿Entre qué dividió?
Todo promedio y todo porcentaje tiene un número de abajo. Búscalo y dilo.
¿Qué dejó fuera o de más?
Celdas vacías, filtros que nadie anunció, filas repetidas. Cuadra el total contra el archivo.
Recalcula la cifra que más importa
Con tu calculadora de pandas, o pídele el recibo y compruébalo.
Repórtala con su base
De cuántos, qué se contó y qué se dejó fuera, en una frase.
Las cuatro preguntas del inicio
En la primera página contestaste cuatro preguntas rápidas con lo que pensabas entonces. Aquí están otra vez, iguales. Contéstalas sin regresar a ver qué elegiste aquella vez, y después compara.
Comprueba lo que sabes: Le pides a una IA el total de ventas del mes. Te enseña el código de Python que corrió, sin ningún error, y un total. ¿Qué te dice eso del total?
Comprueba lo que sabes: Tu archivo de ventas tiene una fila por cada producto dentro de un ticket. La IA te dice "En marzo hubo 312 ventas", y el archivo tiene 312 filas. ¿Qué contó?
Comprueba lo que sabes: Una encuesta se mandó a 112 clientes y contestaron 45. La IA reporta: "El 89% de los clientes está satisfecho". ¿Qué necesitas saber antes de repetir ese número?
Comprueba lo que sabes: En una columna de calificaciones del 1 al 5, 67 de las 112 celdas están vacías. La IA calcula el promedio y le sale 4.4. ¿Qué hizo con las celdas vacías?
Si alguna respuesta cambió desde la primera página, fíjate en cuál. Casi siempre es la que el curso trabajó más contigo. Si alguna te sigue costando, pregúntale a tu Maestro antes de irte. Quiero repasar la pregunta que todavía se me complica.
Piensa en un número que una IA, o una persona, te dio en el trabajo en los últimos meses. ¿Cuál de las tres preguntas le habrías hecho primero, y qué crees que habrías encontrado?
Reflexiona: Piensa en un número que una IA, o una persona, te dio en el trabajo en los últimos meses. ¿Cuál de las tres preguntas le habrías hecho primero, y qué crees que habrías encontrado?
Solo tú y tu Maestro leen esto. Se queda en tu cuenta y se borra con ella.
Hasta dónde llega este curso
Aquí trabajaste con una pregunta y una respuesta a la vez: tú preguntas, el asistente calcula, tú revisas. Es la forma de trabajo de todo el curso, y las tres preguntas te sirven para cualquier número que salga de ChatGPT, Copilot en Excel, Claude o cualquier otra herramienta.
Hay otra forma de trabajar: darle a la IA un análisis completo, con muchos pasos, archivos y decisiones, y que lo haga por su cuenta mientras tú diriges. Eso ya es trabajar con agentes, y este curso se detiene justo antes. Si quieres seguir por ahí, el curso IA agéntica para datos: tu criterio, a escala parte de la misma idea que aprendiste aquí, que el criterio es tuyo, y la lleva a ese otro tipo de trabajo.