La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta clave en el día a día de los analistas de datos. Desde escribir consultas SQL hasta limpiar datasets en Python o definir KPIs de negocio, cada vez más profesionales se apoyan en modelos de lenguaje para trabajar más rápido y tomar mejores decisiones. En este contexto, surge una pregunta recurrente: ChatGPT vs Gemini para analistas de datos, ¿cuál es mejor?
Desde que OpenAI lanzó ChatGPT en noviembre de 2022 y la posterior entrada de Google con Gemini, el ecosistema de herramientas de IA ha cambiado por completo. En este artículo analizamos ChatGPT vs Gemini para analistas de datos usando tareas reales, similares a las que se trabajan en Datademia, para entender cuál aporta más valor en el trabajo cotidiano.
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¿Cuál es más fácil de usar para un analista de datos? ChatGPT vs Gemini
Uno de los primeros puntos a comparar en ChatGPT vs Gemini para analistas de datos es la facilidad de uso.
ChatGPT permite empezar a escribir sin necesidad de iniciar sesión, aunque hacerlo aporta ventajas claras como guardar conversaciones, revisar prompts anteriores y reutilizar soluciones. Para un analista de datos, esto es especialmente útil cuando se construyen consultas complejas o flujos de análisis que se refinan con el tiempo.
Gemini, por su parte, exige iniciar sesión desde el primer momento. Esto puede ser una pequeña fricción inicial, aunque una vez dentro la experiencia es fluida. En términos generales, ambos son accesibles, pero ChatGPT gana puntos por permitir empezar más rápido y por su historial de conversaciones, muy útil en proyectos de datos.
Explicación de conceptos de análisis de datos: Power BI como ejemplo
Una parte importante del trabajo de un analista no es solo programar, sino entender y explicar conceptos. Probamos ambas herramientas explicando nociones básicas de Power BI, como tablas de hechos y tablas de dimensión.
En este punto, tanto ChatGPT como Gemini ofrecen un buen rendimiento. ChatGPT destaca por su capacidad de usar analogías claras y lenguaje sencillo, explicando que las tablas de hechos representan el “cuánto” y las tablas de dimensión el “sobre qué”.
Gemini también ofrece definiciones correctas y bien estructuradas, destacando aspectos técnicos como claves foráneas y relaciones. En este bloque, el resultado es bastante equilibrado, aunque ChatGPT suele ser más didáctico para perfiles junior.
Ejemplos prácticos: aprender análisis de datos desde cero
Cuando alguien empieza en análisis de datos, necesita ejemplos claros y aplicados. En esta comparativa de ChatGPT vs Gemini para analistas de datos, ChatGPT vuelve a destacar por su enfoque pedagógico. Sus respuestas suelen incluir ejemplos paso a paso, advertencias comunes y sugerencias prácticas.
Gemini responde bien, pero en algunos casos se queda en explicaciones más genéricas. Para alguien que está aprendiendo SQL, Python o visualización, esta diferencia puede marcar la experiencia de aprendizaje.
👉 Si quieres aprender más, en el blog de Datademia puedes profundizar en Cómo aprender análisis de datos (y qué herramientas necesitas)
Consultas SQL a partir de imágenes: una prueba real
Uno de los usos más interesantes de la IA es analizar esquemas de bases de datos a partir de imágenes o capturas. En una prueba con un ejercicio del curso de SQL Server de Datademia, se pidió a ambas herramientas que generaran una consulta SQL a partir de dos tablas: Person y PersonEmailAddress.
Ambas identificaron correctamente la clave común (BusinessEntityID) y propusieron un INNER JOIN. Sin embargo, ChatGPT fue más allá y sugirió un LEFT JOIN como alternativa, explicando en qué casos sería más adecuado.
En ChatGPT vs Gemini para analistas de datos, este tipo de matiz es importante: no solo resolver el problema, sino explicar las distintas opciones posibles.
Limpieza de datos en Python: una tarea crítica
La limpieza de datos es una de las tareas más repetitivas y críticas del análisis de datos. Probamos ambas herramientas con un dataset real utilizado en el curso de Python de Datademia.
ChatGPT identificó correctamente valores nulos, duplicados y posibles inconsistencias, proponiendo código claro y reutilizable. Gemini, en cambio, cometió algunos errores en la detección de duplicados y en la interpretación de ciertos campos, lo que podría generar problemas si el analista no revisa el resultado.
En este apartado, ChatGPT vs Gemini para analistas de datos tiene un ganador claro: ChatGPT es más fiable para tareas de limpieza y preparación de datos.
Análisis exploratorio de datos (EDA) con el dataset Iris
En un análisis exploratorio de datos, no basta con estadísticas descriptivas: las visualizaciones son clave. ChatGPT generó gráficos, explicó correlaciones y contextualizó los resultados del dataset Iris de forma completa.
Gemini ofreció estadísticas útiles, pero no acompañó el análisis con visualizaciones, lo que limita la comprensión de patrones. Para un analista de datos, esta diferencia es relevante, ya que el EDA es una fase fundamental en cualquier proyecto.
Definición de KPIs para e-commerce
Por último, comparamos ChatGPT vs Gemini para analistas de datos en una tarea más estratégica: definir KPIs para mejorar un e-commerce.
ChatGPT propuso un enfoque estructurado, cubriendo adquisición, conversión, checkout y retención. Gemini también identificó KPIs clave, pero con menos profundidad y menor conexión entre métricas y decisiones de negocio.
En este caso, ambas herramientas son útiles, pero ChatGPT ofrece una visión más integrada, especialmente valiosa para analistas que trabajan cerca del negocio.
👉 Si te interesa este enfoque, puedes leer también: ¿Cómo pasar de métricas a KPIs y elegir lo que realmente importa en tu negocio?
Conclusiones: ¿ChatGPT o Gemini para analistas de datos?
Tras probar ambas herramientas en tareas reales, la conclusión es clara: ChatGPT vs Gemini para analistas de datos no es una competición totalmente equilibrada.
- Para SQL, Python y limpieza de datos, ChatGPT es más preciso.
- Para EDA y visualización, ChatGPT ofrece una experiencia más completa.
- En estrategia de KPIs, ambos funcionan bien, pero ChatGPT aporta más contexto.
Eso sí, ninguna herramienta es infalible. El criterio del analista sigue siendo imprescindible.
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FAQs – ChatGPT vs Gemini para analistas de datos
¿Cuál es mejor para analistas de datos, ChatGPT o Gemini?
ChatGPT destaca en tareas técnicas como SQL, Python y EDA, mientras que Gemini funciona bien en explicaciones generales.
¿Son gratuitas ambas herramientas?
Ambas ofrecen versiones gratuitas, aunque con limitaciones. ChatGPT permite usarlo sin iniciar sesión; Gemini requiere cuenta.
¿Pueden cometer errores estas herramientas?
Sí. Siempre es necesario revisar los resultados y aplicar criterio profesional.
¿Sirven para aprender análisis de datos desde cero?
Sí, especialmente ChatGPT, que utiliza explicaciones más didácticas y ejemplos prácticos.
¿Sustituyen al analista de datos?
No. Son herramientas de apoyo que potencian la productividad, pero no reemplazan el criterio humano.
