Análisis de datos con IA generativa por farmacéuticos para Colegiados COFB

Esta sesión práctica está diseñada para introducir los profesionales de la farmacia al uso de la inteligencia artificial generativa, como Copiloto Chat y ChatGPT, en el análisis de datos. A pesar de que a menudo se utiliza Excel para gestionar y analizar datos, las herramientas de IA actuales permiten hacer este trabajo de manera más rápida, intuitiva y automatizada. A lo largo de la formación, se mostrará como estructurar correctamente los datos, como hacer preguntas útiles a la IA para obtener resúmenes y gráficos, y como generar informes automáticos. También se introducirá de manera breve el concepto de análisis predictivo, como punto de partida de otra tipo de análisis que pueden ser interesante por el sector farmacéutico.

Bloque 1 – Introducción a la IA generativa y
aplicaciones en datos

• Qué es la IA generativa y para que puede servir en
  el contexto farmacéutico
• Copiloto Chat y ChatGPT: qué pueden hacer y cómo funcionan
• Ventajas respecto a herramientas tradicionales (como Excel)
• Privacidad y seguridad en el uso de Copiloto con datos propios

Bloque 2 – Resumen y visualización de datos con IA

• Como hacer preguntas sobre datos a Copiloto (ejemplos prácticos)
• Cálculo de estadísticos y mesas
• Generación de gráficos (columnas, líneas…)
• Buenas prácticas para obtener respuestas útiles

Bloque 3 – Creación de informes automáticos

• Generar textos explicativos a partir de datos
• Inserción de gráficos y tablas en Word o PowerPoint con Copiloto
• Exportación y presentación de los resultados de forma clara y ordenada

Bloque 4 – Preparación y estructura de los datos

• Formados recomendados para trabajar con datos
• Como guardar y organizar los datos para facilitar el análisis
• Introducción en el concepto de datos “ordenados” (datos tidy)
• Práctica con tablas para identificar y corregir estructuras poco eficientes

Bloque 5 – Introducción en el análisis predictivo

• En qué casos puede ser útil hacer predicciones con datos
• Qué tipos de preguntas se pueden abordar con IA predictiva
• Ejemplo sencillo y conceptual (sin código) para entender el funcionamiento

Cierre · Conclusiones y siguientes pasos

• Repaso de conceptos y herramientas vistas
• Recomendaciones para continuar explorando el uso de la IA
• Presentación de la posible segunda sesión orientada a datos hospitalarias