10 cosas que puedes hacer con Advanced Data Analysis o Code Interpreter de ChatGPT

Por Sebastián Cisterna

Update: Code Interpreter cambió su nombre a "Advanced Data Analysis" pero sigue siendo el mismo modelo y todos sus casos de uso siguen igual

OpenAI publicó Code Interpreter en ChatGPT, la que probablemente es su herramienta más poderosa hasta ahora.

El nombre puede ser un poco confuso, pues esta herramienta no te ayuda a entender el código que escribas – que es algo que ya podías hacer directamente en ChatGPT – sino que logra leer y correr código en Python dentro de la plataforma. Es decir, cuando le das un prompt cuya respuesta necesita algo de programación, ahora ChatGPT lo podrá hacer de forma nativa.

En este post te enseño 10 cosas que puedes hacer con Code Interpreter y que hasta ahora no se podían hacer con ChatGPT.

1. Subir un set de datos y visualizarlos

Puedes subir archivos a ChatGPT y Code Interpreter usará librerías de Python para crear gráficos basado en la información contenida en los archivos entregados.

Por ejemplo, le pasé un dataset que contiene el PIB de varios países entre los años 1960 a 2020. Luego le pedí que graficara solamente el de Chile. Code Interpreter fue capaz de analizar la información (que por cierto estaba en inglés) y entregarme solamente la información que quería ¡Y además me armó el gráfico en la misma plataforma!

También le pedí que me entregara los 10 países con más PIB y resultó esto:

Puedes probarlo tú mismo usando el mismo prompt y data que usé:

• Ve el prompt aquí.
• Descarga el dataset aquí.

2. Crear códigos QR

Este es muy simple, le pasas la URL y le pides que genere un código QR... ¡Magia!

Revisa el prompt que usé aquí.

3. Crear pequeños videos a partir de imágenes

En este caso le pedí que hiciera un video a partir de esta imagen de un búho.

Nótese que este proceso puede demorar bastante y no funciona bien con archivos muy grandes. Además, muchas veces te dirá que no puede hacerlo y que debes ejecutarlo en entorno local. Para evitar eso deberás refinar el prompt.

Finalmente, si bien el prompt que usé está en español (puedes revisarlo aquí), he tenido mucho mejor resultados al usar prompts en inglés .

4. Leer el texto de una imagen

Este caso de uso lo encontré increíble: a través de Code Interpreter puedes entregarle una captura de pantalla a ChatGPT y que devuelva el texto que aparece en la captura.

En este ejemplo le entregué una imagen con un prompt pidiéndole el texto que aparecía en ella:

5. Haz pequeñas ediciones de música

Si han visto alguno de mis videos de YouTube, sabrás que suelo usar la misma música al final de los vídeos.

En este ejemplo le pedí que me cortara 30 segundos de la música, que son los que siempre utilizo.

Alan Walker Fade correct cut

0:00

/30.024

1×

Ve el prompt aquí.

6. Crea GIFs para tus visualizaciones de datos

Aquí le pedí que georreferenciara terremotos registrados durante 10 días de Junio en un mapa. Para mejorar la visualización, le pedí que hiciera los círculos más grandes si el evento había sido de mayor magnitud

Revisa el prompt aquí y el dataset aquí.

7. Cambia el formato de archivos

Típico que bajamos alguna imagen de internet y viene en un formato distinto al que la queríamos.

Por ejemplo, aquí le pasé una imagen en webp y me la entregó en JPG ¡Genial!

8. Hacer juegos sencillos

Kris Kashtanova compartió que ella hizo un juego con esta herramienta. Aunque no he probado hacerlo yo mismo, creo sí creo que es posible pero no en los 5 minutos que ella menciona; parece algo exagerado. Por lo que vi en LinkedIn, Kris ya había programado este juego sin ChatGPT, por lo que sabía perfectamente como dirigir la herramienta para conseguir el resultado.

9. Filtrar y transformar datos

Le pedí que me entregara un subconjunto de este dataset y que además fuera en otro formato. Este fue el resultado:

Ve el prompt aquí.

10. Crea un informe desde cero sólo con los datos y exportalo como PDF

Para esto utilicé este dataset, con el reporte mundial de felicidad 2021, y le di un prompt muy vago y le pedí que lo exportara como PDF.

Para mi sorpresa, el informe efectivamente tiene los puntos principales. Con un mejor prompt seguro se puede extraer aún más información.

Ve el prompt aquí.

Alcances y otros detalles

Puedes revisar el código

Cada vez que ejecuta código deja verlo y así puedo aprender a eventualmente hacerlo por mi mismo (¿aunque será tan necesario ahora?)

Si se equivoca, se intentará autocorregir, pero quizás no lo logre

En este ejemplo, el Interpreter se dio cuenta que lo logró la tarea e intentó otras soluciones. A pesar de los intentos nunca dio con el resultado correcto, aunque pensó que sí.

ChatGPT describirá, algunas veces innecesariamente, los pasos que hará

Muchas veces te describe, y toma un tiempo en hacerlo, lo que va a hacer, aunque no sea muy necesario

No entiende bien las instrucciones para vídeos

Si bien puede procesar videos, el proceso de refinamiento del prompt es extenso y muchas veces los vídeos no los procesa bien. Además no puede hacer acciones tan complejas con ellos, así que por ahora no lo recomendaría para el trabajo con este tipo de datos.

Tiene dificultad para manejar grandes volúmenes de datos

ChatGPT tuvo muchos problemas cuando le pedí crear el GIF de los terremotos. Sin embargo, me dio dos opciones: correrlo en un entorno local, donde probablemente tendría más capacidad para correr algo así, o reducir la complejidad de la solicitud.

Está limitado por la cuota habitual de GPT-4

GPT-4 es un modelo que gasta muchos recursos, por lo que OpenAI ha limitado la cantidad de mensajes que puedes enviar (actualmente 25 cada 3 horas).

Esto sigue siendo así en el caso de Code Interpreter, lo cual puede ser molesto cuando estás haciendo iteraciones constantes con tus prompts.