Como desarrolladores dedicamos mucho tiempo a obligar al usuario a introducir datos en formatos rígidos mediante formularios, listas desplegables, reglas de validación y manejo de errores. Funciona, pero añade fricción, porque las personas no piensan en esquemas sino en lenguaje natural. Ahí es donde entra GPT: en lugar de encajar al usuario en un molde, dejamos que escriba en lenguaje natural y convertimos su texto en datos estructurados limpios.
En este artículo verás cómo usar GPT para procesar datos, permitir entradas en lenguaje natural y convertirlas en estructuras válidas para tu aplicación. Repasaremos casos de uso reales y qué tener en cuenta para llevarlos a producción.
La idea central es sencilla: si definimos un esquema claro, GPT suele extraer con precisión los campos y valores pertinentes del texto. Por ejemplo, podemos convertir un manual o una receta en un grafo expresado en JSON, útil para presentar instrucciones paso a paso o visualizar dependencias.
Ejemplo de cocina: tomamos una receta de espaguetis y la resumimos en dos listas, ingredientes y pasos. Cada paso puede declarar dependencias respecto a otros pasos o a ingredientes concretos. Con ese resultado es trivial dibujar un diagrama. Además, si detectamos que un paso puede ejecutarse en paralelo, bastaría con un mensaje de seguimiento para ajustar las dependencias. GPT tiende a mantener estable todo lo no modificado, lo que facilita iterar hasta tener una estructura consistente.
Caso de uso BPMN: también podemos pedir a GPT que genere la definición BPMN de un proceso de negocio para herramientas como Camunda. Imagina el flujo de tramitación de facturas: recepción, OCR, revisión contable, aprobación de un responsable y derivaciones según el resultado. GPT puede producir el XML del proceso y su diagrama. Observaciones prácticas: a veces faltan espacios de nombres XML o una parte del diagrama. Se soluciona añadiendo validaciones y reintentos, mejorando el prompt, o ajustando la temperatura del modelo. El posprocesado automático de pequeños errores suele ser más barato que regenerar toda la respuesta.
Formularios dinámicos en React: con librerías como react jsonschema form podemos generar formularios a partir de definiciones JSON. GPT conoce esquemas comunes y puede producir una definición válida si le indicamos claramente que queremos un JSON bien formado que pase validación. Por ejemplo, un formulario de soporte con número de pedido que empiece por R y 9 dígitos, un teléfono en formato internacional, un selector de tipo de incidencia y un check de política de privacidad. Si luego pedimos que el check aparezca marcado por defecto, GPT devolverá la misma definición con la propiedad correspondiente ajustada.
Interfaces dinámicas: con react json schema y componentes de UI como react bootstrap, podemos describir la composición de la pantalla en JSON y dejar que GPT la genere a partir de una especificación en lenguaje natural. Definimos componentes como AppRoot, AppMainLayout, AppNavbar, AppToolbar y AppUserList, registramos el mapa de componentes y pedimos a GPT una especificación que los use con sus props planas. Un ejemplo típico es un dashboard de usuarios con barra de navegación, título, descripción, una toolbar de acciones y una tabla con el listado. GPT suele inferir bien la estructura de layout si el prompt explica con precisión las reglas de uso de props.
Consultas a ElasticSearch: GPT puede traducir peticiones en lenguaje natural en consultas válidas para un índice determinado si le proporcionamos el mapeo y las restricciones. Por ejemplo, devolver los productos más caros disponibles, no destacados y sin taxones. Es importante extremar la seguridad: no hay que exponer esta capacidad en clústeres donde el usuario no deba poder lanzar consultas arbitrarias.
Lenguajes de consulta específicos: este enfoque se extiende a cualquier motor con su propio lenguaje. Por ejemplo, generar consultas de CloudWatch Logs o de otras plataformas a partir de instrucciones en lenguaje natural, reduciendo la barrera de entrada para equipos no expertos.
Visualización de datos con Vega Lite: Vega define una gramática declarativa para gráficos en JSON. Podemos pedir a GPT una especificación que lea un CSV con columnas como símbolo, fecha y precio, y construir una vista compuesta con tres gráficos: líneas de todas las acciones a lo largo del tiempo, una línea filtrada solo para MSFT y un gráfico circular con el promedio por símbolo. Estas definiciones se validan con el esquema de Vega Lite y se prueban al instante en su editor interactivo.
Buenas prácticas que hemos observado útiles en producción: validar siempre la salida con el esquema correspondiente, ya sea JSON o XML; dividir tareas complejas en pasos cortos para reducir la carga cognitiva del modelo; preparar una UX paciente y, cuando sea posible, hacer streaming parcial de respuestas; controlar costes con prompts y contextos concisos, preprocesando lo máximo antes de llamar al modelo; reforzar fiabilidad con pruebas de usuarios reales, reintentos y reglas de posprocesado; y protegerse frente a inyecciones de prompt validando y saneando entradas y salidas.
Cómo aplicarlo en tu empresa con Q2BSTUDIO: somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida que integra capacidades de inteligencia artificial en productos reales, desde asistentes y agentes IA hasta sistemas de recomendación y extracción de conocimiento. Diseñamos software a medida seguro desde el inicio con prácticas de ciberseguridad y pentesting, y desplegamos soluciones en servicios cloud aws y azure. Además, conectamos estos flujos con servicios inteligencia de negocio y cuadros de mando en power bi para cerrar el ciclo entre datos, automatización y decisión. Si buscas incorporar ia para empresas con garantías, descubre cómo podemos ayudarte a crear y escalar soluciones con inteligencia artificial aplicada o a automatizar procesos de extremo a extremo con un enfoque medible y orientado a ROI.
Resumen operativo para tu equipo: define el esquema de salida con claridad, documenta los campos y sus reglas, proporciona el texto de entrada bien acotado y refuerza las instrucciones críticas como devolver solo JSON válido o XML válido. Con este patrón puedes añadir capacidades de lenguaje natural a experiencias ya existentes sin convertir todo tu producto en una experiencia de chat, mejorando productividad y satisfacción del usuario mientras mantienes el control técnico y de negocio.