Haz preguntas sobre tus datos. Obtén respuestas en segundos.
Sube los datos, haz una pregunta en lenguaje natural y obtén patrones, comparaciones y orientación para gráficos.
Suelta un archivo CSV, Excel o JSON directamente en el navegador: no hace falta crear una cuenta para empezar. La herramienta lee automáticamente los nombres de columna, los tipos de datos y el número de filas.
Cuando el equipo de datos está saturado y necesitas respuestas rápidas de un informe exportado o una descarga del CRM, esto te permite ejecutar comparaciones por segmento y análisis de tendencias al momento, sin esperar a que se actualice un panel.
Si exportas ventas, inventario o registros de clientes mensuales a una hoja de cálculo pero rara vez pasas de SUMA y PROMEDIO, el análisis en lenguaje natural saca a la luz los patrones (superventas, meses flojos, mejores segmentos de clientes) que la revisión manual pasa por alto.
Las exportaciones de encuestas de herramientas como Google Forms o Qualtrics llegan como CSV desordenados. Describir directamente tu pregunta de investigación te permite obtener tablas cruzadas, distribuciones de respuestas y comprobaciones de correlación sin aprender antes R ni Python.
En lugar de «analiza mis datos de ventas», prueba «analiza la columna Ingresos por Región». Referirte a los nombres reales de las columnas de tu archivo orienta a la IA hacia las variables correctas de inmediato.
Frases como «entre enero y junio de 2024» o «los últimos 90 días de registros» ayudan a la herramienta a filtrar correctamente y producir líneas de tendencia con la granularidad adecuada.
Las preguntas planteadas como comparaciones, «¿cómo rinde el Canal A frente al Canal B en tasa de conversión?», dan resultados más accionables que peticiones abiertas como «resume los datos».
Añadir «como lista de los 5 hallazgos principales» o «con un gráfico de barras» al final de tu pregunta moldea cómo se presentan los resultados y facilita pegarlos directamente en un informe o diapositiva.
Dile a la herramienta qué es «bueno»: «resalta las semanas en que la fuga de clientes superó el 5 %» o «marca los productos con un margen inferior al 20 %». Los umbrales convierten estadísticas genéricas en hallazgos priorizados.
Tras un resumen inicial, plantea preguntas específicas: «desglosa esa cifra de ingresos por tamaño de cliente» o «¿qué valores atípicos impulsan el pico que identificaste?». Iterar en la conversación suele revelar las ideas más útiles.
Consulta la calidad del resultado, las comprobaciones posteriores y lo que puedes esperar al descargar en el análisis de datos con AI.
La mayoría de los conjuntos de datos con menos de 10.000 filas devuelven un análisis completo —estadísticas, segmentos y recomendaciones de gráficos— en 15-30 segundos. Los conjuntos de datos muy amplios (más de 50 columnas) pueden tardar cerca de un minuto, ya que la IA acota qué campos son relevantes para tu pregunta.
Ejemplo: Una exportación de pedidos de comercio electrónico con 3.200 filas (columnas: fecha, categoría de producto, región, valor del pedido, estado de devolución) analizada con la pregunta '¿qué categorías de producto tienen las tasas de devolución más altas por región?' devolvió: la tasa de devolución media por categoría (Ropa: 18 %, Electrónica: 9 %, Hogar: 6 %), un desglose regional que mostraba que el Noreste tenía un 22 % más de devoluciones de ropa que otras regiones, y una recomendación de gráfico de barras agrupadas, todo en menos de 20 segundos.
Se admiten archivos CSV, Excel (.xlsx y .xls) y JSON. Los archivos de hasta unos 50 MB funcionan bien; los conjuntos de datos muy grandes pueden necesitar reducirse a las columnas o filas más relevantes antes de subirlos.
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