Por NoeliaGorod – Especialista en Datos e Inteligencia Artificial aplicada a negocio
Con el lanzamiento del nuevo modelo O3 de OpenAI (disponible en ChatGPT Pro), entramos en una nueva etapa de interacción con la inteligencia artificial: más potente, más contextual y más útil en entornos reales.
Pero para que esta IA sea un copiloto eficaz y no solo un chatbot curioso, hace falta algo más que pedirle «escribime un resumen»: hace falta estrategia de prompting y comprensión del flujo de trabajo profesional.
En este artículo te comparto:
- Las mejores estrategias de prompting profesional para aprovechar el modelo O3.
- Casos de uso reales en equipos de datos: desde el análisis hasta la visualización.
- Guía práctica para convertir a ChatGPT en una herramienta que trabaja con vos, no por vos.
¿Qué es el modelo O3 y por qué cambia las reglas del prompting?
O3 es el nombre interno del nuevo modelo que OpenAI liberó en abril 2025 para los usuarios de ChatGPT Plus. Aunque no es oficialmente «GPT-5», muchas de sus capacidades anticipan esa nueva generación: mejor comprensión contextual, menor alucinación, y mayor fluidez multimodal.
Esto significa que ahora, más que nunca, la calidad del prompt determina la calidad del resultado. Y ya no hablamos solo de “prompt engineering”, sino de prompt strategy.
1. Estrategias de prompting profesional: más allá del “Haz esto”
A. Usá el rol profesional y el contexto como base
Los mejores resultados parten de definir quién es el modelo y para qué contexto está respondiendo.
✅ Ejemplo:
«Actuá como un analista de datos senior que trabaja en una consultora de retail. Necesito que analices este CSV y me des insights orientados a mejorar la rentabilidad por tienda.»
B. Estructurá el prompting en bloques
Divide tu interacción en etapas claras: objetivo → contexto → formato de respuesta → restricciones → tono.
✅ Ejemplo:
- Objetivo: Identificar oportunidades de mejora en el funnel de ventas digital.
- Contexto: Datos provienen de un eCommerce de moda en España, Q1 2025.
- Formato: Tabla + resumen de insights en bullets.
- Restricciones: Solo usar métricas presentes, no inventar KPI nuevos.
- Tono: Profesional, directo, sin jergas técnicas.
C. Usá la memoria y archivos para ganar continuidad
Con la memoria del modelo O3 activada (solo en algunos perfiles por ahora), podés lograr que recuerde tu estilo, tu stack o tus objetivos recurrentes.
Y también podés subir archivos directamente (CSV, Excel, JSON). El prompting cambia así:
✅ Ejemplo:
“Te subo el archivo de rendimiento de campañas Q1. ¿Podés decirme qué canal tuvo mayor retorno según las métricas de la columna ROAS, y qué patrones se repiten mes a mes?”
D. Ajustá iterativamente: prompting como conversación
No te conformes con el primer resultado. Refiná tus prompts como si entrenaras un nuevo colaborador.
✅ Iteración:
- “Resumí los puntos clave.”
- “Ahora organizalos en secciones con títulos.”
- “Convertilo en una presentación con bullets claros y enfoque ejecutivo.”
2. Casos reales: cómo usar ChatGPT como copiloto en equipos de datos
A. Análisis exploratorio de datos (EDA)
Podés subir un CSV y pedirle a ChatGPT que actúe como analista. Por ejemplo:
«Explorá el archivo y generá 5 insights clave relacionados con la estacionalidad de ventas.»
B. Soporte en visualización
No genera gráficos directamente en ChatGPT, pero sí puede:
- Sugerir tipos de gráficos según los datos.
- Generar código Python para visualizaciones con Matplotlib o Seaborn.
- Corregir errores en tus scripts.
✅ Prompt:
“Estoy trabajando con Pandas. Generá un gráfico de líneas comparando las ventas de cada canal durante 2024.”
C. Automatización de reporting
Podés crear plantillas de informes automáticos semanales o mensuales:
✅ Prompt:
«Actuá como un analista que debe entregar un reporte semanal de métricas. Usá el archivo que te subo y generá un resumen con los principales cambios, anomalías y sugerencias.»
D. Asistencia en diseño de modelos ML
Desde brainstorming de features hasta pseudocódigo:
✅ Prompt:
«Quiero construir un modelo de clasificación para predecir churn en telecomunicaciones. ¿Qué variables debería priorizar según el archivo? ¿Qué pipeline sugieres?»
E. Acompañamiento en comunicación de resultados
- Traducción de hallazgos técnicos a lenguaje ejecutivo.
- Preparación de textos para presentaciones, demos, o stakeholder updates.
✅ Prompt:
«Convertí este output técnico en una explicación comprensible para un director de marketing que no maneja conceptos de machine learning.»
3. ¿Cómo integrar a ChatGPT en el flujo de trabajo de un equipo de datos?
Checklist para equipos:
- Definir casos de uso concretos (análisis, reportes, documentación, QA).
- Establecer protocolos de prompting compartidos.
- Validar outputs antes de usar en entornos productivos.
- Combinarlo con otras herramientas (Python, Power BI, Excel).
- Documentar los mejores prompts del equipo (prompt library interna).
Conclusión: ChatGPT como copiloto, no como reemplazo
La clave para integrar al modelo O3 de ChatGPT como aliado real está en el diseño estratégico del diálogo. No se trata de reemplazar talento, sino de liberar tiempo y potenciar análisis.
Como experta en IA aplicada, estoy convencida de que el futuro del dato no pasa por automatizarlo todo, sino por darle superpoderes a las personas correctas.
@noeliagorod | AI & Data Insights 