Visualizar, razonar, comunicar: el nuevo papel de la IA en la narrativa de datos

Vivimos rodeados de datos. Cada vez más organizaciones y profesionales se apoyan en visualizaciones para comprender y explicar lo que ocurre a su alrededor. Pero, ¿qué pasa cuando esos gráficos no son claros, están mal diseñados o contienen errores de razonamiento?

El investigador Enrico Bertini, experto en visualización de datos, plantea esta cuestión en su reciente artículo “¿Pueden los modelos de lenguaje grandes (LLMs) detectar errores de razonamiento con gráficos?” publicado en su boletín FILWD. En él explora si los modelos de IA como GPT-4 son capaces de detectar incoherencias o fallos lógicos en visualizaciones. Su conclusión es prudente: estos modelos tienen potencial, pero todavía les cuesta identificar errores complejos si no se les guía explícitamente.

Este debate nos lleva a una cuestión más amplia: ¿puede la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) ayudarnos no solo a crear gráficos, sino a mejorar cómo pensamos con ellos?

¿Cómo puede ayudar la IAG en la visualización de datos?

La IAG está empezando a ofrecer soluciones tangibles en este campo. Algunas aplicaciones concretas:

• Detección de errores en visualizaciones. Modelos como GPT-4 pueden señalar inconsistencias cuando se les presenta una visualización junto con su contexto. En etapas exploratorias, pueden actuar como una “segunda opinión” para revisar gráficos antes de publicarlos.

• Generación de narrativas automáticas. Herramientas como ChatGPT o Gemini son capaces de traducir una tabla de datos en una historia: “las ventas cayeron en Q3, pero se recuperaron en Q4”, ayudando a destacar insights clave.

• Creación de gráficos desde lenguaje natural. Plataformas como ChartSpark permiten generar gráficos automáticamente desde texto. Esto puede acelerar la producción de informes o presentaciones sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.

• Adaptación de visualizaciones al público. Una misma visualización no sirve igual para un comité ejecutivo que para un equipo técnico. La IA puede ajustar el nivel de detalle, el tipo de gráfico o incluso el estilo narrativo según la audiencia.

Estas capacidades no sustituyen el pensamiento crítico, pero sí pueden ampliarlo. Tal como señala el artículo de Enrico, la IAG aún necesita apoyo humano para alcanzar su máximo potencial en este ámbito. La clave está en usarla como una herramienta que complemente nuestro razonamiento, no que lo reemplace.

Una oportunidad para repensar la narrativa de datos

Como docente e investigador en visualización y cultura de datos, estoy trabajando en cómo las competencias en visualización pueden enriquecerse con el uso ético y estratégico de la inteligencia artificial. La narrativa de datos no es solo diseño: implica interpretar, cuestionar y comunicar. Y ahí es donde la IAG puede abrir nuevos caminos.

Conclusión abierta: ¿qué opinas tú?

La convergencia entre visualización de datos e Inteligencia Artificial Generativa abre una vía apasionante para repensar cómo comunicamos, analizamos y cuestionamos los datos. Estas tecnologías no solo pueden ayudarnos a mejorar la calidad de los gráficos, sino también a formular mejores preguntas, detectar inconsistencias y facilitar la extracción de insights relevantes. No obstante, estamos apenas explorando su verdadero potencial.

Desde mi perspectiva, esto no es solo un avance técnico, sino una oportunidad para generar una conversación más profunda entre profesionales del diseño, la visualización, el análisis de datos y la inteligencia artificial. ¿Cómo puede la IAG ayudarnos a visualizar lo invisible? ¿Qué papel puede jugar en la fase exploratoria, cuando estamos tratando de entender qué está ocurriendo en los datos? ¿Y cómo podría potenciar —sin reemplazar— nuestra capacidad de construir narrativas rigurosas y significativas?

Abro esta reflexión a la comunidad: si trabajas con datos, diseñas visualizaciones, enseñas a comunicar con gráficos o experimentas con IA, ¿cómo crees que estas herramientas pueden ayudarnos a mejorar la manera en que entendemos y contamos lo que los datos nos dicen? ¿Dónde ves las oportunidades y los riesgos? Te leo en los comentarios o en LinkedIn. Me encantará seguir conversando.

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