La IA te ha dado un número.
¿Te lo crees?
Hola, soy Julián 👋
La semana pasada le pusiste límites a la IA cuando entra en tus herramientas. Hoy cierro el bloque con algo menos vistoso y bastante más importante: cómo saber si una respuesta con números merece que te la creas.
Le subes tu Excel de ventas. Le preguntas cuál es tu cliente más rentable. Quince segundos después tienes un nombre, una cifra y un margen. Todo tiene buena pinta.
Y ahora dime: ¿cómo sabes que es verdad?
El problema no es solo que pueda equivocarse. Puede haber cogido las columnas que no eran. Puede haber dejado filas fuera. Puede haber entendido «rentable» de una manera que tú no querías.
Lo peligroso es lo otro: el número va a seguir pareciendo razonable igualmente. Un error que parece un error no hace daño. Este sí.
🗞️ 30 segundos de contexto
Microsoft ha anunciado paneles automáticos para Excel: se lo pides a Copilot y te monta gráficos, métricas y conclusiones a partir de tu libro. Y se queda conectado a los datos: si cambia una celda, el panel se actualiza solo. Empieza a llegar en las próximas semanas.
Por qué te importa: un panel que se actualiza solo también actualiza solo sus errores. Si el filtro o la definición de partida están mal, el gráfico sigue igual de bonito y sigue igual de mal, cada día.
Por eso lo de hoy va antes que cualquier panel.
⚡ Flujo práctico — 5 minutos
Tiempo del flujo | Lo que necesitas | Resultado |
|---|---|---|
15 min | Un número que te haya dado una IA | Saber si te lo puedes creer |
Coge cualquier número que te haya dado una IA estos días: de un Excel, de un informe, de un PDF. No hace falta preparar nada. Hazlo con lo que ya tienes.
Paso 1 (3 min) — Las tres preguntas.
Antes de creértelo, le exiges tres cosas que tú puedes comprobar:
1. Qué datos has utilizado?
2. Cómo has llegado a esta cifra?
3. Qué has tenido que interpretar o dejar fuera?
No hace falta entenderlo todo. Solo tienes que poder seguir el camino.
No le estás pidiendo que sea más listo. Le estás pidiendo que deje un rastro.
Paso 2 (2 min) — Una comprobación a mano.
Elige una cifra. Abre el fichero, haz el mismo filtro y mira si te sale lo mismo.
No rehaces el análisis entero: compruebas uno. No te garantiza que todo lo demás esté bien, pero te dice si el camino que te ha contado es real.
Paso 3 (1 min) — Decide.
Si cuadra, sigues. Si no cuadra, paras: primero hay que saber por qué.
Tu resultado de hoy:
Comprobar los números de la IA. Cuadraba: sí / no.
Al revés que otras veces: hoy tu número no es lo que has ahorrado. Es lo que se te ha caído al comprobarlo. Es fácil que se caiga una, y esa es la victoria.
🧠 Cuando ya le hayas cogido el truco
La próxima vez que analices un fichero con IA, no empieces por «dame las conclusiones». Empieza por:
Dime qué has utilizado para llegar a esta respuesta y qué debería comprobar yo.
Y después comprueba una cifra para asegurar que cuadra. Con eso ya has cambiado la forma de trabajar con IA.
👀 IFAI Insight
Lo interesante no es que hoy hayas comprobado un número. Es que acabas de separar dos trabajos que casi todo el mundo mezcla: la IA hace el análisis; tú decides si el resultado está lo bastante demostrado para usarlo.
Y lo que te permite decidir tiene nombre:
La prueba de reconstrucción.
Antes de creerte un número de IA, comprueba uno. Si puedes seguir el camino hasta él, tienes un dato. Si no puedes, tienes una respuesta. Solo una de las dos aguanta una reunión.
En empresa esto importa todavía más, porque ese número no se queda en tu pantalla: acaba en un informe, en un presupuesto o en una decisión de otro. Una cifra comprobada ahora es una conversación incómoda menos después.
Y el escalón siguiente es otro: que el fichero llegue solo, que el análisis se dispare solo, y que alguien reciba el resultado solo cuando hay algo que revisar. Eso ya es un sistema. Y un sistema no se pide: se monta.
📌 Referencias: para profundizar
→ Qué hago yo con esto: me quedo con una línea que la propia OpenAI pone ahí: revisa el código, los resultados y los supuestos antes de fiarte del resultado. Si lo dice quien fabrica la herramienta, no es desconfianza: es el manual.
→ Qué hago yo con esto: lo miro cuando un fichero no entra o lo lee a medias. Ahí están los límites de tamaño y de número de archivos, que explican más errores de los que parece.
Tu turno
Dentro de la Academy hay un fichero de prácticas con tres errores metidos a propósito. Ninguno se ve mirando por encima: los tres aparecen cuando le haces las cuatro preguntas de hoy. Va con la guía de prompts y con el archivo ya curado, para que compares.
Descárgalo, pásale la prueba de reconstrucción y dime cuántos encontraste. Es fácil encontrar uno y quedarse tranquilo.
El paso a paso en IFAI Academy
Un abrazo,
Julián