El poder de ChatGPT Code Interpreter (ADA): crea visualizaciones de datos sin escribir una sola línea de código
- Name
- Rajiv Chandra
Updated on
Durante años, saber programar fue la mayor barrera para convertir datos en bruto en insights significativos. Pero con la llegada de ChatGPT Code Interpreter, ahora conocido oficialmente como Advanced Data Analysis (ADA), esa barrera prácticamente ha desaparecido.
Presentado originalmente en 2023 y ahora profundamente integrado en los modelos GPT-4o y GPT-5, ChatGPT Code Interpreter permite a cualquier persona analizar datos, ejecutar código Python y generar visualizaciones atractivas al instante, todo mediante instrucciones sencillas en lenguaje natural.
Piensa en ello como tener un entorno completo de análisis de datos—Python, librerías de visualización, carga de archivos, herramientas de limpieza de datos—integrado directamente dentro de ChatGPT.
Simplificando la visualización de datos con ChatGPT Code Interpreter
En la era del big data, poder transformar datasets en insights visuales es crítico. Pero las herramientas tradicionales requieren:
- exportar datos
- escribir Python o SQL
- depurar scripts
- configurar librerías de gráficos
Para usuarios no técnicos, este proceso puede parecer imposible.
Ahí es donde ChatGPT Code Interpreter (ADA) lo cambia todo. Es capaz de:
- leer CSV, Excel, JSON, PDF y muchos otros formatos
- limpiar y preprocesar datos automáticamente
- ejecutar código Python en un entorno seguro
- generar gráficos de alta calidad (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
- exportar resultados como imágenes o archivos descargables
Todo mediante inglés sencillo.
Ejemplo:
Quieres visualizar los ingresos por producto a lo largo del tiempo. Tradicionalmente escribirías SQL o Python.
Con ADA, simplemente dices:
“Create a bar chart showing revenue by product for 2024 Q1 using the file I uploaded.”
Y ChatGPT se encarga del resto: leer los datos, crear el gráfico, formatear ejes, añadir etiquetas y exportar el resultado.
Esto funciona no solo para gráficos de barras, sino también para:
- gráficos de líneas
- diagramas de dispersión
- mapas de calor
- visualizaciones interactivas
- gráficos estadísticos (histogramas, boxplots, gráficos de regresión)
Es como tener un analista de datos personal disponible en todo momento.
lab2.dev – Turn text prompts into Python apps. Build Streamlit apps instantly.→
Cómo ChatGPT Code Interpreter (ADA) cambió la forma de programar
Antes de ADA, los usuarios necesitaban:
- saber Python
- instalar librerías
- gestionar entornos
- depurar errores
Ahora, los usuarios pueden simplemente describir lo que quieren.
ADA transforma lenguaje natural en código ejecutable. Se encarga de:
- limpieza de datos
- transformación de datos
- modelado estadístico
- regresión
- clustering
- visualización
Todo de forma automática.
Puentea la brecha entre habilidad técnica y creatividad analítica, empoderando a cualquiera—desde personas de marketing hasta estudiantes—para producir analítica de alta calidad sin necesidad de saber programar.
Ejemplos reales de ChatGPT Code Interpreter para visualización de datos
Ejemplo 1: Análisis descriptivo + visualizaciones
Ethan Mollick subió un archivo XLS y pidió a ADA:
- “Give me descriptive statistics.”
- “Visualize key patterns.”
- “Run regressions and diagnostics.”
El modelo generó automáticamente:
- tablas resumen
- histogramas
- diagramas de dispersión
- resultados de regresión
- insights y explicaciones
Esto demuestra la capacidad de ADA para realizar análisis de varios pasos usando solo prompts en lenguaje natural.
Ejemplo 2: Análisis de sensibilidad + resolución adaptativa de problemas
Incluso cuando perdió temporalmente los datos de la sesión, ADA reconstruyó la lógica del análisis, demostrando su capacidad para:
- razonar ante datos faltantes
- volver a derivar pasos intermedios
- continuar el análisis sin empezar desde cero
Es un ejemplo potente de la robustez de ADA en flujos de trabajo reales y desordenados.
Ejemplo 3: Visualización de un mapa de calor de avistamientos de OVNIs
A partir de un dataset crudo y desordenado, ADA limpió los datos y generó:
- un mapa de calor
- una visualización geográfica
- detección de valores atípicos
Todo a partir de una sola instrucción.
Estos ejemplos muestran cómo ADA transforma analítica compleja en flujos de trabajo conversacionales.
Cómo usar ChatGPT Code Interpreter (ADA) para visualización de datos
Empezar es sencillo:
- Sube tu dataset (CSV, Excel, JSON, TSV, tablas en PDF, archivos ZIP).
- Describe lo que quieres:
“Create a scatter plot of price vs. quantity for each category.”
- ADA se encarga de leer los datos, crear el gráfico y exportarlo.
- Haz preguntas de seguimiento de forma conversacional.
Sin código. Sin cambiar de herramienta. Sin configuración.
Esto hace que ADA sea útil para:
- personas de marketing analizando datos de campañas
- periodistas investigando datasets públicos
- estudiantes trabajando en investigaciones
- equipos de negocio revisando métricas internas
- analistas que quieren crear dashboards más rápido
Casos de uso de ChatGPT Code Interpreter (ADA)
ADA puede realizar:
✔ Exploratory Data Analysis (EDA)
- estadísticas descriptivas
- detección de valores faltantes
- mapas de calor de correlaciones
✔ Visualización de datos
- todo tipo de gráficos (Matplotlib, Seaborn, Plotly, Altair)
- gráficos estadísticos
- gráficos de series temporales
✔ Limpieza de datos
- eliminación de duplicados
- corrección de tipos
- detección de valores atípicos
✔ Tareas de ciencia de datos
- regresión
- clustering
- forecasting
- feature engineering
✔ Automatización de archivos
- convertir CSV → Excel
- combinar archivos
- extraer tablas de PDFs
Es un toolkit completo de ciencia de datos accesible mediante inglés sencillo.
ChatGPT Code Interpreter (ADA) y el machine learning
ADA está impulsado por modelos de machine learning que pueden:
- interpretar la intención del usuario
- generar código Python
- inspeccionar resultados
- autocorregir errores
- iterar hasta obtener el resultado correcto
Esto crea un ciclo de retroalimentación que imita la forma de trabajar de los analistas humanos.
Lee más sobre la tecnología detrás de ADA en este informe de Nature: https://www.nature.com/articles/d41586-023-01833-0 (opens in a new tab)
El futuro de la programación: conversacional + no-code
Herramientas como ADA combinan:
- no-code
- low-code
- programación tradicional
- razonamiento potenciado por IA
En lugar de escribir código manualmente, los usuarios describen las tareas, y la IA genera código optimizado al instante.
Esto está acelerando el movimiento más amplio de No-Code / AI-Assisted Analytics, dando a todo el mundo la capacidad de trabajar con datos.
Por ejemplo, soluciones como VizGPT y Visualize Airtable Data están impulsando este movimiento al permitir que los usuarios construyan dashboards y gráficos solo con prompts.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Qué es ChatGPT Code Interpreter (ADA)?
Es un entorno de ejecución de Python impulsado por IA integrado en ChatGPT, que permite analizar datos y generar visualizaciones mediante lenguaje natural.
¿Cómo lo uso?
Sube un archivo → describe el análisis → recibe gráficos, resúmenes y resultados de ejecución de código.
¿Qué lenguajes admite?
Principalmente Python, con soporte completo para librerías de datos como Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, NumPy, Scikit-Learn.
¿Es gratis?
Está incluido en los planes ChatGPT Plus, Team y Enterprise.
No lo tengo disponible — ¿alternativas?
Puedes usar VizGPT, que genera visualizaciones de datos directamente a partir de prompts de texto.
Conclusión
ChatGPT Code Interpreter (ADA) está transformando la forma en que las personas trabajan con datos. Al combinar interacción en lenguaje natural con ejecución potente de Python, ADA elimina las barreras técnicas para la visualización de datos, el análisis y la automatización.
Tanto si eres principiante explorando tu primer dataset como si eres un profesional acelerando tu flujo de trabajo, ADA ofrece una forma más rápida, sencilla e intuitiva de convertir datos en insight.