Hace un par de meses escribí sobre 3 habilidades de Claude que todo científico de datos debe aprender en 2026:
Claude Paneles
Claude Cowork por priorizar los tickets de Jira
Depuración con Claude Code.
Pero estos casos de uso sólo arañan la superficie. Hay muchas más maneras en que Claude puede reducir el trabajo repetitivo y liberar tiempo para las partes del trabajo que realmente necesitan una persona. Así que aquí hay 4 más.
1. Investigación profunda para comparar enfoques de modelado
Cuando le hagas una pregunta a Claude, provendrá de una de tres fuentes:
Datos y conocimientos propios de entrenamiento.
búsqueda web
Investigación
Tanto la búsqueda web como la investigación deben estar habilitadas. La búsqueda web buscará en la web una respuesta singular a su pregunta.
Pero Research ejecuta una secuencia de búsquedas web conectadas por sí sola, cada una basándose en lo que encontró la última. Luego devuelve un informe completo con citas.
Cómo utilizar el modo de investigación en Claude:
Haga clic en el botón + en la parte inferior izquierda de la ventana de chat.
Seleccione Investigación (un indicador azul confirma que está activo).
Si Claude no lo activa automáticamente ante una pregunta que lo requiera, dígalo directamente: “Claude, utiliza la herramienta de investigación para…”
A continuación se muestran algunos casos de uso reales de ciencia de datos para la herramienta de investigación Claude:
Problema: es nuevo en la creación de sistemas de IA agentes y necesita comprender las mejores prácticas actuales para evaluar si un agente está listo para la producción antes de enviar uno por primera vez.
Mensaje de Claude Deep Research:
Resuma las mejores prácticas actuales y los marcos de evaluación para probar agentes de IA antes de la implementación en producción. Cubre modos de falla comunes como bucles, uso indebido de herramientas y acciones alucinantes, y cómo los equipos miden la confiabilidad antes del envío. Cite artículos recientes, puntos de referencia publicados o enfoques documentados de laboratorios de IA.
Problema: Decida si reconstruir un modelo de pronóstico de producción en torno a un enfoque más nuevo o mantener la configuración de aumento de gradiente en ejecución.
Mensaje de Claude Deep Research:
Compare los métodos de pronóstico estadístico clásicos (SARIMA, suavizado exponencial) con el aumento de gradiente y los modelos basados en transformadores para el pronóstico de carga de energía por hora. Para cada enfoque, resuma la precisión en horizontes de varios días, requisitos de volumen de datos y modos de falla documentados. Cite artículos o puntos de referencia específicos.
Problema: decidir qué método de detección de valores atípicos aplicar a un nuevo conjunto de datos con fuertes patrones estacionales antes de que llegue a un modelo de producción.
Mensaje de Claude Deep Research:
Compare los métodos de puntuación z, IQR y bosque de aislamiento para la detección de valores atípicos en datos de series temporales estacionales. Resuma dónde cada método tiende a producir falsos positivos, el costo computacional a escala y una guía documentada para elegir entre ellos. Cita fuentes específicas.
Para este último, Claude volvió con un documento organizado que contenía las siguientes secciones:
TLDR/Resumen
Descripción general de los métodos: explica qué son los bosques de aislamiento, IQR y puntuación z y cómo funcionan
Patrones falsos positivos por método (en contextos estacionales)
Costo computacional y escalabilidad
Orientación para la toma de decisiones: elección entre métodos
Advertencias: analiza las limitaciones con sus hallazgos
2. Resumen del proyecto HTML para las partes interesadas
Supongamos que trabaja para una empresa de marketing de redes sociales en la que ha estado trabajando en un modelo de previsión de participación de contenido para una campaña específica de formato corto. Sin embargo, el modelo no funciona como se esperaba. Entonces, usted y otros científicos de datos elaboran un plan de 2 meses para mejorar el modelo.
Pero las partes interesadas no técnicas suelen estar impacientes y no entienden por qué las publicaciones no funcionan tan bien como se esperaba inicialmente. Quieren mejoras esta semana (que, como saben los científicos de datos, suele ser una fecha límite poco realista).
Crear un resumen del proyecto puede ayudar. No debe ser demasiado técnico, pero debe explicar los conceptos principales en un lenguaje sencillo y dar una buena idea del plan, el cronograma y el estado actual del proyecto.
Claude es excelente generando páginas de resumen HTML. Aquí hay un mensaje que puede usar (obviamente, tendrá que ingresar sus detalles):
Cree un resumen de proyecto HTML único para las partes interesadas en nuestra reconstrucción del modelo de pronóstico de participación de contenido v2.
Problema: nuestro modelo actual de predicción de participación tiene un rendimiento inferior en videos de formato corto, que ahora constituyen la mayor parte de lo que publicamos. Este proyecto lo reconstruye para manejar señales específicas de video sin ralentizar el proceso de aprobación del calendario de contenido.
Enfoque: una configuración híbrida. El modelo existente permanece vigente para imágenes estáticas y carruseles. Un nuevo módulo especializado maneja videos de formato corto utilizando muestreo de fotogramas e incrustaciones de subtítulos. Ambos se validan con 18 meses de desempeño posterior antes de la implementación paralela.
Cronograma: 1 de agosto, enfoque finalizado. 22 de agosto, validación completa. El 1 de septiembre comienza el despliegue en la sombra. 15 de septiembre, revisión de las partes interesadas. 1 de octubre, lanzamiento completo.
Partes interesadas: científico de datos como propietario del modelo, líder de estrategia de contenido para la integración del calendario de contenido, líder de operaciones de marketing para la aprobación de la implementación.
Preguntas abiertas: tasa aceptable de falsos negativos para marcar videos de bajo rendimiento antes de su programación, presupuesto de tiempo de respuesta para calificar durante los impulsos de la campaña y datos faltantes de subtítulos y hashtags para 3 plataformas recién agregadas.
Incluya una línea de tiempo visual con las fechas objetivo. Manténgalo en una página, escaneable en menos de dos minutos.
Aquí está el resultado:
3. Claude Design para presentaciones de diapositivas para las partes interesadas
Claude Design es una herramienta independiente de Claude Chat y Cowork, creada para trabajos de diseño visual. Los ejemplos incluyen:
Plataformas de diapositivas
Diseño de aplicaciones móviles
correos electrónicos HTML
Facturas
CV
Se especializa en producir tipos estructurados de documentos donde la alineación y el formato del texto son más importantes. Si ha intentado crear presentaciones de diapositivas o facturas con Claude Chat o Cowork puro, es posible que haya notado que a veces produce imágenes con texto superpuesto o desalineado. El diseño es mejor para no cometer estos errores.
Cómo utilizar Claude Design
Haz clic en “Diseño” con el ícono de la paleta de pintura en la esquina inferior izquierda de Claude.
Seleccione “Diapositivas” en Elegir una plantilla y el modelo que desea utilizar.
Elija un “Sistema de diseño” que le guste para comenzar.
Una vez que haya configurado sus ajustes, ingrese el mensaje:
Cree una plataforma de actualización de tres diapositivas para las partes interesadas para un control mensual de un proyecto de aprendizaje automático. Una idea por diapositiva, texto mínimo.
DIAPOSITIVA 1: Título
Modelo de previsión de participación de contenido v2
Actualización de las partes interesadas, agosto de 2026
Actualización mensual. En camino para el lanzamiento en octubre.DIAPOSITIVA 2: Resultados
Título: Rendimiento del modelo este mes
Subtítulo: Validado con 18 meses de datos de desempeño posterior
Tres métricas clave:12,4%: error de predicción (MAE), frente al 19% del último trimestre
91%: precisión del cuartil superior: señala correctamente a los empleados de alto rendimiento
3 de 3: picos virales: correctamente marcados este mes
DIAPOSITIVA 3: Próximos pasos
Título: Próximos pasos1 de octubre: Lanzamiento completo: el modelo se activa para la puntuación de contenido de vídeo
1 de septiembre: comienza la implementación paralela: el modelo califica el contenido junto con el proceso actual
15 de septiembre: revisión de las partes interesadas: compartir los resultados del período sombra, confirmar los criterios de ir/no ir
Esto es lo que sale:
4. Código Claude para documentación y LÉAME
Escribir documentación (específicamente README) fue una de las partes más tediosas para finalizar el proceso de escritura del código. El beneficio de Claude Code no es solo que puede escribir código, sino que también comprende lo que está escribiendo. E incluso si no escribió el código por usted, está capacitado específicamente para comprender una base de código que ya ha sido escrita (incluso por otra persona u otra IA).
Recientemente trabajé en un proyecto en el que realizaba cambios en el repositorio con 2 herramientas de inteligencia artificial diferentes. Enviaría los cambios a Github, luego los introduciría con Claude Code, le pediría que validara cualquier cambio realizado por la otra IA, los depuraría si fuera necesario y luego los enviaría nuevamente al repositorio.
En el caso de un modelo ML, Claude también puede leer sus cuadernos o archivos .py y producir un README fácil de entender, así como otra documentación y cadenas de documentos de respaldo.
Aquí hay un buen mensaje inicial que puede utilizar:
Lea este guión de formación y cuaderno de evaluación. Genere un README que cubra:
Lo que predice el modelo
Las características de entrada, lo que significan y sus fuentes.
Cómo se entrenó y validó
Limitaciones conocidas y mejoras futuras.
Pasos para cargar el modelo y evaluarlo
Pasos para volver a entrenar, reevaluar y guardar el último modelo
Supongamos que el lector nunca ha visto este código base.
A continuación se muestra un resultado de ejemplo:
Conclusión
Cada uno de los “modos” de Claude (Investigación, Diseño, Código, Chat) está diseñado para especializarse en diferentes tareas. Si bien existe una superposición en lo que pueden hacer, definitivamente he notado una diferencia en la calidad de salida cuando uso uno sobre otro para tareas específicas. Te recomiendo encarecidamente que experimentes con cada uno dependiendo de lo que intentes hacer.
Algunas notas sobre cada habilidad:
Siempre verifique las fuentes que utilizó Claude Research. A menos que se solicite explícitamente (y aun así), no hay garantía de que solo se examinarán artículos de investigación científica revisados por pares. Noté que también buscaba y extraía información de sitios de blogs como Medium, en los que cualquiera puede publicar.
En general, Claude es bueno escribiendo HTML, pero una cosa que he notado es que a veces el formato puede estar incorrecto. Intente utilizar Claude Design o asegurarse de que Claude verifique que no haya texto desalineado o superpuesto en el mensaje.
Cuando estás en Claude Design, una vez que produce el resultado, hay un pequeño botón que dice “Editar” en la barra en la parte superior derecha. Esto le permite editar manualmente cualquier diseño creado. Entonces, si hay errores de texto menores o algo que sea más fácil de eliminar usted mismo, use esto en lugar de intentar preguntarle y explicarle a Claude lo que desea solucionar.
Un README es tan preciso como el código que Claude lee para escribirlo.
Gracias por leer
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