Extraer 3 conclusiones clave de datos numéricos

Convierte cifras en conclusiones útiles y próximos pasos de acción

Prompt · 3 variables

Ayúdame a analizar la siguiente tabla para tomar una decisión. Estoy revisando estos datos con el fin de {{propósito de lectura}}, y quiero entender cómo han variado los números en comparación con {{criterio de comparación}}.

Procede en tres pasos. Paso 1: transcribe tal cual hasta cinco cambios notables de la tabla junto con sus valores exactos. Paso 2: calcula la variación de cada cambio frente a {{criterio de comparación}} mostrando la fórmula de cálculo utilizada. Paso 3: utilizando únicamente lo detallado en los pasos 1 y 2, redacta exactamente tres líneas de conclusiones clave.

Entrega el resultado en este orden: primero, una tabla de "Cambios identificados" (Métrica · Valor actual · Valor de comparación · Variación · Fórmula), debajo "Conclusiones clave" en tres líneas, y al final "Próximos pasos" en dos líneas. Las conclusiones deben ser exactamente tres líneas y ninguna debe superar los 60 caracteres.

No inventes números que no estén en la tabla. Al explicar las causas de los cambios, limítate a lo respaldado por los datos; si debes suponer factores externos a la tabla, añade "(hipótesis)" al final de la frase. Si hay celdas vacías o unidades mezcladas, señálalo explícitamente en lugar de pasarlo por alto.

Datos de la tabla: """ {{datos de tabla}} """

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Algunas variables pueden contener datos personales. Sustituye nombres, números y empresas reales por datos ficticios.

Por qué está escrito así

Contexto
Ayúdame a analizar la siguiente tabla para tomar una decisión. Estoy revisando estos datos con el fin de {{propósito de lectura}}, y quiero entender cómo han variado los números en comparación con {{criterio de comparación}}.
Pasos
Procede en tres pasos. Paso 1: transcribe tal cual hasta cinco cambios notables de la tabla junto con sus valores exactos. Paso 2: calcula la variación de cada cambio frente a {{criterio de comparación}} mostrando la fórmula de cálculo utilizada. Paso 3: utilizando únicamente lo detallado en los pasos 1 y 2, redacta exactamente tres líneas de conclusiones clave.
Formato
Entrega el resultado en este orden: primero, una tabla de "Cambios identificados" (Métrica · Valor actual · Valor de comparación · Variación · Fórmula), debajo "Conclusiones clave" en tres líneas, y al final "Próximos pasos" en dos líneas. Las conclusiones deben ser exactamente tres líneas y ninguna debe superar los 60 caracteres.
Restricciones
No inventes números que no estén en la tabla. Al explicar las causas de los cambios, limítate a lo respaldado por los datos; si debes suponer factores externos a la tabla, añade "(hipótesis)" al final de la frase. Si hay celdas vacías o unidades mezcladas, señálalo explícitamente en lugar de pasarlo por alto.
Material
Datos de la tabla: """ {{datos de tabla}} """

Si solo pegas una tabla y pides "analízala", la IA suele limitarse a narrar los números en texto continuo: "En junio hubo 1.240 y en julio subió a 1.310...". Esto no aporta valor a quien ya puede ver la tabla. Lo que un buen prompt de análisis debe lograr no es repetir cifras, sino sintetizar en pocas líneas qué significan.

Por eso, el segundo párrafo divide el trabajo en tres pasos: registrar cambios, calcular variaciones y, solo entonces, interpretar. Exigir la fórmula visible es fundamental: cuando el modelo calcula sin mostrar el proceso, suele usar adjetivos como "creció notablemente" cuando en realidad la subida fue de apenas un 3 %. Obligarlo a mostrar la base numérica frena estas exageraciones.

El tercer párrafo define el formato limitando las conclusiones a tres líneas. Sin un tope estricto, el modelo genera listas interminables de observaciones triviales y traslada el esfuerzo de priorizar al usuario. La restricción a tres líneas lo fuerza a jerarquizar, mientras que los dos "Próximos pasos" garantizan que el análisis termine en acciones concretas.

En el cuarto párrafo, las restricciones como marcar "(hipótesis)" evitan el error más común en el análisis de hojas de cálculo: que el modelo invente causas externas (por ejemplo, "se debe a la estacionalidad de verano") sin aclarar si provienen de los datos. Por último, encerrar los datos entre """ asegura que los nombres de las columnas se interpreten como información y no como instrucciones.

¿Términos desconocidos? Consulta Aha AI: output-format, hallucination

Comparado con un mal ejemplo

Mal ejemplo habitual

Analiza esta tabla por favor.

(Pegar datos de Excel)

El resultado suele ser un párrafo descriptivo que repite fila por fila. Aunque los datos sean correctos, no resalta qué variaciones son críticas, obligándote a releer la tabla. Sin cálculos claros, abusa de adjetivos imprecisos como "ligero aumento" o "fuerte caída", e introduce explicaciones no comprobadas sobre el mercado sin indicar de dónde salen. Si usas eso en un informe, será imposible rastrear el origen de las afirmaciones.

Variaciones

Para responder rápido a un directivo

Para responder rápido a un directivo

Revisa la tabla siguiente y responde únicamente lo necesario para {{propósito de lectura}} en tres frases. La primera frase debe ser la conclusión principal; la segunda, los datos clave y la fórmula de cálculo frente a {{criterio de comparación}}; y la tercera, aquello que aún queda por verificar. No agregues nada que no esté en la tabla.

""" {{datos de tabla}} """

Elimina el formato tabular y se centra en tres frases directas. Es ideal cuando estás en una reunión y necesitas leer la respuesta al instante.

Para detectar anomalías o errores primero

Para detectar anomalías o errores primero

Identifica primero en la siguiente tabla cualquier valor sospechoso o anómalo. Presenta en una tabla hasta cinco casos sospechosos en este orden de prioridad: cifras con diferente número de dígitos al resto, columnas con unidades mezcladas, celdas vacías y valores atípicos difíciles de justificar frente a {{criterio de comparación}}. Añade una línea explicando por qué cada dato es dudoso. No realices interpretaciones de negocio todavía.

""" {{datos de tabla}} """

Úsalo cuando necesites auditar la calidad de los datos antes del análisis. Corregir los datos con este paso previo evita conclusiones erróneas en el prompt principal.

Notas por modelo

Si al pegar la tabla las columnas se desalinean, añade al inicio: "Primero redibuja esta tabla en formato Markdown y luego procede". Al copiar desde Excel, los tabuladores a menudo se convierten en espacios y descuadran las columnas.

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Última actualización 2026-09-02 · ¿Has visto un error? Avísanos