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Este es el caso que más cambia la relación con tus propios datos, y también el que más cuidado exige. Vas a sacar un fichero de tu programa, vas a quitarle todo lo que identifique a una persona y vas a preguntarle a la IA en castellano lo que normalmente costaría una tarde de tablas dinámicas. Los dos verbos importantes están en ese orden: primero quitar, después preguntar.
Paso a paso
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Exporta el mes, no el año
La tentación es sacarlo todo. No lo hagas la primera vez: un fichero de doce meses son decenas de miles de líneas, el modelo lo trunca sin decírtelo y contestará sobre el trozo que le quepa. Un trozo que él elige y tú no ves.
Saca un mes con estas columnas y ninguna más: fecha, código nacional, descripción del artículo, unidades, importe. Si tu programa te deja elegir columnas, quita todo lo demás en la propia exportación — es más rápido que borrarlo después y no te dejas ninguna.
Si tu programa sólo exporta «todo», ábrelo en Excel y borra las columnas sobrantes antes de nada. Guárdalo con otro nombre:
ventas-mayo-limpio.csv. El original no se toca.
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Quita lo que no puede salir de la farmacia
Ésta es la parte que no se salta nunca, y se hace mirando el fichero, no confiando en que la exportación estaba limpia. Abre el CSV y busca columna por columna:
Si dudas de una columna, bórrala. Para contestar «qué se vendió menos en mayo» no hace falta ninguna de las seis.
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Súbelo y pregunta como le preguntarías a una persona
Arrastra el fichero a la ventana del chat. El modelo lo lee. Y ahora viene lo que no hace tu programa de gestión: le preguntas en castellano.
El prompt de abajo hace tres cosas a la vez, y las tres importan: le dice qué es el fichero (si no, adivina qué significa cada columna), le dice qué NO sabe —los festivos, la campaña que hicisteis, la baja de alguien— y le pide que separe lo que ve de lo que supone. Esa última instrucción es la que convierte una respuesta bonita en una respuesta usable.
Te adjunto las ventas de mayo de 2026 de una farmacia comunitaria en España. Columnas: fecha, código nacional, descripción, unidades, importe en euros. Una fila por línea de venta. CONTEXTO QUE TÚ NO PUEDES SABER: - Ese mes tuvo 2 festivos locales, los días 15 y 30 - Estuvimos sin una persona 10 días - No hicimos ninguna campaña QUIERO SABER: 1. Los 10 artículos que más facturaron y los 10 que más unidades. 2. Qué días de la semana venden más y cuáles menos. 3. Artículos que aparecían al principio del mes y desaparecen después. 4. Cualquier cosa que te llame la atención y que yo no te haya preguntado. REGLAS: - Separa claramente LO QUE VES EN LOS DATOS de LO QUE SUPONES. Marca cada afirmación con [DATO] o [HIPÓTESIS]. - Si un número te sale raro, dímelo en vez de explicarlo. - No me des consejos de gestión todavía. Primero los hechos.
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Comprueba DOS números a mano antes de creerte el resto
No hace falta comprobarlo todo — haría el ejercicio inútil. Hacen falta dos, y elegidos así: uno fácil y uno difícil.
El fácil es el total del mes: suma la columna de importe en Excel y compáralo con lo que te ha dicho. Si no cuadra al céntimo, el modelo ha leído mal el fichero o se ha dejado filas, y todo lo demás sobra.
El difícil es uno de los diez artículos del ranking: filtra ese código en Excel y suma sus unidades. Si ese cuadra y el total cuadra, el resto se sostiene razonablemente.
Esto no es desconfianza: un modelo que suma miles de filas puede equivocarse, y la diferencia entre un informe útil y uno peligroso son estos dos minutos.
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Ahora sí, pídele que piense — y llévale la contraria
Con los hechos comprobados, la segunda pregunta es la que vale dinero. Y la mejor forma de hacerla no es «¿qué me recomiendas?», que da una lista genérica, sino pedirle que defienda dos explicaciones opuestas.
De lo anterior, coge el hallazgo que te parezca más importante. Dame DOS explicaciones posibles y opuestas de por qué ha pasado. Para cada una: - qué más tendría que ser verdad si esa explicación fuera la buena - qué dato concreto de mi programa de gestión la confirmaría o la descartaría No elijas tú cuál es. Dime qué tengo que mirar yo para decidir.
La respuesta a esto ya no es un informe: es una lista de dos o tres cosas que puedes mirar mañana en tu propio programa. Eso es lo que buscabas.
Un ejemplo entero, con lo que falla
Un mes real de una farmacia de barrio, con el prompt del paso 3 y su contexto puesto. Esto es el trozo del informe que importa.
«[DATO] Los sábados facturan de media 412 € frente a los 780 € de los martes-jueves.
[DATO] 34 referencias aparecen en la primera quincena y no vuelven a aparecer en la segunda.
[HIPÓTESIS] Esa desaparición podría deberse a roturas de stock no repuestas, ya que el patrón afecta sobre todo a productos de rotación media.
[DATO] El día 15 y el día 30 la facturación cae a 190 € y 210 € respectivamente.
[HIPÓTESIS] Coinciden con los festivos locales que me indicas, por lo que la caída sería esperable.
[DATO] El artículo con más unidades es un genérico de paracetamol 1 g (312 unidades), pero el de mayor facturación es un dermocosmético (486 €).»
Y ahora, qué falla en esa respuesta:
- El [DATO] de los festivos está mal etiquetado. Que la facturación caiga esos días es un dato, sí. Pero que la caída sea «esperable» ya es un juicio, y va debajo marcado como hipótesis — bien. Lo que falla es lo de arriba: 190 € un día festivo en el que la farmacia cerraba no es una caída, es una guardia. El modelo no sabe si abriste, y lo ha tratado como un día normal flojo.
- Las 34 referencias que «desaparecen» son el hallazgo bueno. Y está bien separado: el hecho va como dato y la explicación como hipótesis. Ésa es exactamente la instrucción que compraste con el prompt, y aquí se ve para qué sirve — puedes atacar el hallazgo sin comprarte la explicación. Mañana filtras esas 34 en tu programa y sabes si fue rotura o si simplemente no tocaba.
- Y la comparación de sábados contra martes no es comparable. 412 € frente a 780 € parece una diferencia enorme hasta que recuerdas que el sábado abres cuatro horas y media y el martes once. Por hora abierta, el sábado factura más. El modelo no tiene tu horario y ha comparado días enteros; la conclusión que sacarías de ahí es exactamente la contraria a la verdad.
- Ese es el patrón de todo el caso: lo que no le das, lo trata como uniforme. Horario, festivos, cierre por vacaciones, la semana que estuvisteis con una persona menos. El bloque de «contexto que tú no puedes saber» del prompt existe para esto, y aquí se ve que lo que se te olvide poner ahí vuelve como un hallazgo falso — con su etiqueta de [DATO] y todo.
Dos de los cinco hallazgos son inservibles y los dos lo son por la misma razón: falta contexto que sólo tú tienes. Ninguno es un error de cálculo.
Añádele al contexto tu horario por días y si abriste los festivos, y vuelve a pedirlo. Tarda diez segundos y cambia el informe entero — que es la diferencia entre este caso y subir un CSV a ver qué sale.