Cómo Integré IA en un Workflow de Análisis de Datos
Hace 6 meses, mi proceso de análisis de datos era un desastre manual. Cada informe semanal me llevaba casi un día completo: descargar datos, limpiar CSVs, crear gráficos, redactar insights... Hoy, ese mismo proceso toma menos de 2 horas. Esta es la historia exacta de cómo lo logré.
😤 El Problema: Mi Proceso Anterior
Cada lunes, mi rutina era la misma pesadilla:
- ❌ Descargar 5 CSVs de diferentes plataformas manualmente
- ❌ Limpiar datos en Excel (formatos, duplicados, errores)
- ❌ Crear pivot tables para cada métrica
- ❌ Copiar datos a PowerPoint/Google Slides
- ❌ Escribir insights manualmente
- ❌ Revisar errores de copia-pega
- ❌ Formatear presentación
- ✅ APIs conectadas → datos automáticos
- ✅ Python limpia y transforma
- ✅ Dashboard en Looker actualizado
- ✅ IA genera borrador de insights
- ✅ Yo reviso y ajusto (30 min)
- ✅ Envío automático programado
- ✅ Alertas si algo está fuera de rango
Un cliente de ecommerce recibía reportes cada lunes. Pasaba de enviarlos a las 6pm (después de trabajar todo el día) a tenerlos listos a las 9am con mi única tarea siendo la revisión final de 30 minutos.
🔄 El Nuevo Workflow Completo
Este es el flujo exacto que uso cada semana. Las tareas en verde las hace la IA automáticamente, las de rojo siguen siendo manuales pero más rápidas:
📊 Mi workflow de análisis de datos automatizado
🛠️ Herramientas que Uso
🔧 Cómo lo Implementé (Paso a Paso)
No lo hice todo de una vez. Fue un proceso de 3 meses, automatizando una pieza a la vez:
Conecté las 5 fuentes de datos principales: GA4, Google Ads, Meta Ads, Shopify y Mailchimp. Usé las librerías oficiales de Python.
# Ejemplo: Extracción de GA4
from google.analytics.data_v1beta import BetaAnalyticsDataClient
client = BetaAnalyticsDataClient()
response = client.run_report(
property="properties/123456",
date_ranges=[{"start_date": "7daysAgo", "end_date": "today"}],
metrics=[{"name": "sessions"}, {"name": "conversions"}]
)
Creé funciones reutilizables para: eliminar duplicados, estandarizar formatos de fecha, calcular variaciones WoW y MoM, y detectar valores atípicos.
Looker Studio conectado a BigQuery para visualización. Claude API para generar el borrador de insights con este prompt:
# Mi prompt para generar insights
Contexto: Dashboard semanal para {cliente}, ecommerce de {categoría}
Datos de esta semana:
{datos_json}
Genera un resumen ejecutivo de 5-7 bullet points que:
1. Destaque los cambios más significativos (+/-10%)
2. Identifique posibles causas (basándote en contexto)
3. Proponga 2-3 acciones concretas
4. Use tono profesional pero accesible
5. Incluya emojis relevantes para facilitar escaneo
n8n conecta todo: ejecuta el pipeline cada domingo a las 23:00, genera el reporte, y si detecta anomalías (caída >20% en conversiones, por ejemplo), me envía alerta por Slack antes de que salga el reporte.
📅 Las 4 fases de implementación del workflow
📈 Resultados y Métricas
Además del tiempo, la consistencia mejoró dramáticamente. Ya no hay errores de copia-pega, los cálculos siempre son correctos, y el formato es idéntico cada semana. Los clientes notan la profesionalidad.
📊 El impacto real del workflow automatizado
Este workflow requirió ~28 horas de setup durante 7 semanas. El ROI se alcanzó en menos de 3 semanas de uso. Pero si no tienes conocimientos básicos de Python o APIs, la curva de aprendizaje es mucho mayor.
Puedo diseñar e implementar un workflow personalizado para tu negocio. Desde dashboards hasta reportes automáticos con insights de IA.
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