Antes de pedirle insights a la IA, desarma el workflow
Un ejemplo con datos ya reportados para decidir qué automatizar, qué verificar y dónde necesitas criterio humano.
Una de las peticiones más difíciles que me han hecho como analista suena bien sencilla:
“Ya tenemos el reporte. ¿Hay algo más que podamos decir con estos datos?”
El dataset ya existe. El reporte también. Ahora toca encontrar una historia que todavía no hemos contado.
Si le paso todo a un agente y le digo “explora los datos y dame insights”, termino con muchas gráficas y pocas razones para confiar en alguna.
La instrucción es demasiado grande. “Análisis exploratorio” mezcla varias tareas: entender lo que ya sabemos, reproducir cálculos, buscar patrones, proponer preguntas, cuestionar los hallazgos y decidir qué vale la pena presentar.
Como explica Ethan Mollick, nuestros trabajos están compuestos por muchas tareas. Para llevar esa distinción a la práctica, agrego una capa:
JOB → WORKFLOW → TASKS
El job puede ser “analista de datos”.
Dentro de ese trabajo, un workflow que se repite es encontrar una historia nueva en datos que ya fueron reportados.
Ese workflow sí se puede desarmar en tareas concretas.
La entrada es:
dataset + reporte existente + pregunta abierta
La salida que buscamos es:
una historia nueva que la evidencia aguanta
Entre ambos puntos hay ocho tareas:
Recopilar: entender el reporte existente. Responsable: humano.
Verificar: reproducir las métricas y confirmar el grano. Responsable: automático.
Analizar: perfilar los datos. Responsable: automático.
Analizar: proponer preguntas y cortes. Responsable: IA + humano.
Transformar: producir gráficas exploratorias. Responsable: IA + humano.
Verificar: buscar contraejemplos. Responsable: IA + humano.
Decidir: elegir qué hallazgo importa. Responsable: humano.
Comunicar: armar y verificar el pitch. Responsable: IA + humano.
Verificar aparece más de una vez. Es intencional.
Antes de explorar, necesito comprobar que puedo reproducir el reporte existente. Después de encontrar una posible historia, necesito buscar evidencia que la contradiga.
Las primeras tareas que automatizo tienen entradas claras, una salida definida y un check barato.
Cuando alguien tiene que responder por una decisión, la persona sigue a cargo aunque la IA prepare parte del trabajo.
Así, el agente hace el volumen: perfila, compara, prueba cortes, produce gráficas y busca contraejemplos.
Mi atención queda donde más pesa: decidir qué es nuevo, por qué importa y si la evidencia aguanta antes de presentarlo.
Hoy, martes, a las 4 pm Pacific / 5 pm CDMX, voy a trabajar este workflow paso a paso en vivo.
La oferta de esta semana incluye:
La guía IA para Analistas de Datos
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Nos vemos en unas horas,
Chekos