Técnica Prompt Chaining para análisis de datos en Excel

El Prompt Chaining es una técnica efectiva que permite dividir problemas complejos en tareas más sencillas, utilizando múltiples chats interconectados para precisar el contexto y evitar alucinaciones de las herramientas de Inteligencia Artificial, como ChatGPT. Esta metodología mejora sustancialmente la precisión y claridad del análisis, ideal para crear informes detallados a partir de archivos de datos, como reportes de ventas.

¿Qué es el prompt chaining y por qué usarlo?

El Prompt Chaining facilita descomponer problemas grandes en pequeñas tareas específicas, desarrolladas en diferentes chats. Sus resultados intermedios se trasladan al siguiente chat, manteniendo claridad y precisión en cada parte del proceso. Así, cada tarea emplea un contexto específico y consistente, reduciendo errores en las respuestas de la IA y aumentando la confianza en los resultados obtenidos.

¿Cómo desarrollar un análisis de ventas con ChatGPT?

Para analizar datos de ventas de manera eficiente usando Prompt Chaining, sigue estos pasos clave:

• Asigna un rol claro como “analista de datos”.
• Proporciona el archivo de datos (por ejemplo, Excel).
• Solicita un resumen de los contenidos del archivo.

En el ejemplo mostrado, el archivo incluye información transaccional con datos clave:

• ID de transacción
• Fecha
• Customer ID
• Género
• Edad
• Categoría del producto
• Cantidad
• Precio por unidad
• Venta total

¿Cómo construir un reporte completo utilizando prompt chaining?

Una vez definido el archivo y revisado su contenido, elabora un plan de análisis concreto con reportes específicos. En el ejemplo:

• Análisis mensual y trimestral de ventas.
• Tendencias por edad y categoría.
• Tendencias por género y categoría.

Cada reporte se generó en chats distintos utilizando los resultados y contexto previos para reforzar la consistencia del análisis.

¿Cuáles son algunos resultados específicos obtenidos en el ejemplo?

• Ventas mensuales: Mayo y noviembre registraron los ingresos altos, superiores a 4,000 dólares. Febrero y junio fueron meses bajos, con ventas por debajo de los 2,500 dólares.
• Ventas trimestrales: Cuarto trimestre tuvo el mejor desempeño, generando más de 11,700 dólares.
• Patrones por edad: Grupo entre 26 y 35 años gastó más, principalmente en ropa y artículos de belleza.
• Patrones por género: Compras masculinas predominaron en electrónica, mientras que las mujeres destacaron en electrónica y ropa en distintas épocas del año.

¿Cómo crear informes ejecutivos a partir de estos análisis?

Generado el análisis de datos, utiliza otro rol, como “gerente de ventas”, para preparar un reporte ejecutivo claro que incluya:

1. Puntos clave del año anterior.
2. Recomendaciones concretas para marketing y logística.

Este resultado proporciona un insumo estratégico clave para decisiones empresariales acertadas, aprovechando inteligentemente la información obtenida.

Recomendaciones ejemplificadas del análisis:

• Campañas enfocadas en meses de mayor ingreso como mayo y noviembre.
• Optimización de logística y stock en categorías populares como ropa y electrónica para edades entre 26 y 35 años.

Te invitamos a poner en práctica esta técnica y compartir tus resultados. ¿Encontraste patrones interesantes en tu análisis? ¡Deja tu experiencia en los comentarios!