IA generativa en visualización de datos

Propósito. Este estudio explora el potencialde la inteligencia artificial generativa (IA-G),concretamente ChatGPT 3.5 y 4o, para asistiren la producción de productos narrativos convisualización de datos, evaluando su funcionalidad,ventajas y límites. Metodología. Se empleó unestudio de caso comparativo entre humanosexpertos y herramientas de IA-G en tareas clave delproceso de visualización: búsqueda, depuración,identificación semántica y representación gráfica.Se desarrolló una metodología estándar sin IAy una heurística específica para implementaresas fases mediante IA generativa. Resultados yconclusiones. Se evidencian avances significativoscon la versión GPT-4o, especialmente en cargade archivos, refinamiento de datos y generaciónde representaciones visuales. Sin embargo,persisten limitaciones en búsqueda de datasets,precisión gráfica y dependencia del dominio deprompts. Aportación original. El trabajo ofrece unaevaluación crítica sobre la aplicabilidad real dela IA-G en visualización informativa, identificandooportunidades y barreras técnicas, además deproponer pautas para su uso óptimo en entornoscomunicativos profesionales

Artificial Intelligence in Healthcare and Education · Data Visualization and Analytics · Scientific Research and Technology