Cómo limpiar Excel con IA: 2 prompts y 4 herramientas

¿Qué herramienta de IA debería limpiar tu hoja de cálculo?

Copilot Clean Data corrige solo tres tipos de problema, y las fechas mezcladas y las filas duplicadas no están entre ellos, así que el problema de la hoja acota la elección tanto como su tamaño. Cuatro herramientas listas para usar y dos vías por chat, recopiladas de las páginas de ayuda de cada proveedor tal como estaban el 26 de septiembre de 2026, con los limpiadores de IA especializados después de la tabla:

Microsoft dice que Clean Data "funciona mejor con datos tabulares de hasta 100 columnas y 50,000 filas" (Clean Data en Excel), y la misma página enumera exactamente los tres tipos de sugerencia de la tabla. Tampoco están las divisiones de nombres del tipo "Apellido, Nombre", así que una hoja con esos problemas sigue necesitando un prompt o un script. Las sugerencias de limpieza de Google están en Datos, luego Limpieza de datos, y marcan los problemas en rojo. Gemini en Sheets incorporó ediciones de varios pasos en la actualización de Google del 16 de octubre de 2025, de modo que un solo prompt puede eliminar filas inactivas y reformatear una columna a la vez.

ChatGPT es la única de las cuatro que escribe código y lo ejecuta sobre tu archivo: la página de ayuda de análisis de datos de OpenAI dice que ejecuta Python en un entorno de Jupyter notebook, y su FAQ de subida limita una hoja de cálculo a unos 50 MB (la cifra de 400,000 filas de arriba es esos 50 MB divididos entre 120 caracteres por fila, cálculo nuestro).

Los limpiadores de IA especializados son la tercera vía. Numerous, Powerdrill, Grist y Bricks limpian cada uno dentro de su propia hoja o subida, así que ningún límite de respuesta de chat recorta la tabla, pero ninguna de sus páginas describe un registro de cambios línea por línea. Lo que dicen las páginas de cada una, revisadas el 26 de septiembre de 2026:

Las dos vías por chat de abajo son aquellas en las que fijas cada regla y recibes de vuelta un registro de cambios línea por línea, y por eso el resto de esta página trata de ellas.

¿Qué prompt limpia una hoja de cálculo y registra cada cambio?

El prompt que limpia una hoja con seguridad pide dos salidas: la tabla limpia y una línea de registro por cada celda que cambió. Pega la hoja como CSV o adjúntala; el modelo lee los valores de las celdas como texto, así que una columna de fórmulas llega como lo último que calculó (qué pasa con cada tipo de archivo). Luego envía esto, adaptado a tus columnas:

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Aquí tienes una tabla pegada como CSV. Límpiala y devuélveme dos cosas.

1. La tabla limpia como CSV: mismas columnas, mismo orden, mismo número de filas salvo que una fila sea un duplicado exacto de una anterior.
2. Un registro de cambios: una línea por cambio, con la forma "fila 14, Email: espacio final eliminado". Si haces el mismo cambio en muchas filas, enumera las filas, no un resumen.

Reglas. Las fechas pasan a YYYY-MM-DD; cuando una fecha pueda leerse de dos maneras (03/04/2025), no adivines: déjala como estaba y enuméra bajo AMBIGUAS. Nombres con mayúscula inicial en cada palabra, emails en minúsculas, espacios sobrantes eliminados en todas partes. Divide "Apellido, Nombre" en dos columnas llamadas Apellido y Nombre. Convierte importes como "$1,299.00" en números simples. Nunca rellenes una celda vacía; déjala vacía y enuméra bajo VACÍAS. Si eliminas alguna fila, di cuál y por qué. Termina con el número de filas de entrada y el número de filas de salida.

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El registro de cambios es el sentido de todo el prompt. Una tabla limpia sin más parece terminada, y parecer terminada es el problema: no puedes distinguir una celda corregida de una reescrita. Con el registro, revisar el trabajo es un repaso de diez minutos, y cualquier línea que diga "fila 31, Importe: cambiado 1,299 a 1.299" te avisa de que el modelo leyó un separador de miles europeo como coma decimal.

Después ejecuta el mismo prompt en un segundo modelo y compara los dos registros. Una línea que escribió un modelo y el otro no es justo la celda que hay que abrir en el archivo original. La vista de comparación de Whizi envía un prompt a dos modelos en dos columnas; en cualquier otra app, abre un chat nuevo para que el segundo modelo trabaje a partir del CSV original y no de la primera respuesta. Para fórmulas, búsquedas y tablas dinámicas después de la limpieza, usa el paquete de prompts para hojas de cálculo.

¿Cómo limpiar datos en Excel con IA sin pegar todas las filas?

Para un archivo grande de Excel, pega la fila de encabezado y unas 30 filas de muestra y pide a la IA pasos de Power Query, que Excel graba y repite con la exportación del mes siguiente. Incluye las filas feas en la muestra y di cuántas filas tiene el archivo real:

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Aquí están la fila de encabezado y 30 filas de muestra de un CSV de unas 12,000 filas. No limpies la muestra. Escribe [pasos de Power Query en el orden en que los hago con clics / un script de Python con pandas / un Google Apps Script] que haga lo siguiente sobre el archivo completo.

Interpreta la columna Fecha con el día primero y vuélvela a escribir como YYYY-MM-DD, y marca cualquier valor que no se pueda interpretar en lugar de eliminar la fila. Elimina los espacios sobrantes en todas las columnas de texto. Pon en minúsculas la columna Email. Usa mayúscula inicial en cada palabra en las columnas de nombres. Divide "Apellido, Nombre" en Apellido y Nombre. Convierte valores de Importe como "$1,299.00" en números. Elimina las filas que sean duplicados exactos de una fila anterior. Deja las celdas vacías como están.

Escribe cada cambio en una segunda hoja o archivo llamado changelog con cuatro columnas: número de fila, columna, valor anterior, valor nuevo. Imprime el número de filas antes y después. Comenta cada paso en una línea para que pueda leerlo sin conocer el lenguaje.

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Elige el destino según dónde viva el archivo. Quienes usan Excel sacan más partido a Power Query, porque cada paso queda en el panel de Pasos aplicados. Una trampa: la documentación de Power Query de Microsoft (actualizada en abril de 2026) dice que deduce los tipos de columna a partir de las primeras 200 filas, así que una columna de fechas limpia durante 200 filas y desordenada después se ve bien en la vista previa y falla más tarde. Quienes usan Google Sheets tienen Apps Script. Quien se maneje en una terminal tiene Python con pandas, que trata igual un archivo de 12,000 filas y uno de 1,048,576 filas (el límite estricto de hoja de Excel).

En un chat normal el modelo escribe el script y tú lo ejecutas. El análisis de datos de ChatGPT es la excepción, ya que ejecuta su propio Python sobre el archivo subido, y aun así la página de ayuda de OpenAI te dice que revises el código generado, las salidas y las suposiciones antes de fiarte del resultado. La mejor IA para análisis de datos compara los entornos aislados; el hábito de leer el código escrito por IA antes de ejecutarlo es el de IA para programar. Cuando el archivo esté limpio, analizar la hoja de cálculo con IA es el siguiente flujo de trabajo.

¿Cuántas filas puede limpiar la IA de una vez?

En un chat que devuelve la tabla escrita, el límite de respuesta de la app es el tope. Whizi limita una respuesta a 20,000 tokens, que caben unas 580 filas de diez columnas, y cerca de la mitad cuando el registro de cambios comparte el espacio. Las cifras de abajo son aproximadas, porque los tokenizadores no cuentan caracteres. La regla práctica de Anthropic es de unos 3.5 caracteres en inglés por token, así que 20,000 tokens de salida son unos 70,000 caracteres.

El lado de la entrada es más holgado. En Whizi un mensaje, incluido el texto extraído de un archivo adjunto, tiene un tope de 100,000 caracteres (unos 28,000 tokens), y cada turno de 40,000 tokens de entrada y 20,000 de salida en todos los modelos (los límites, citados). Otras apps de chat fijan sus propios límites de respuesta, y la mayoría no los publica, pero la forma es la misma: caben más filas de las que vuelven.

Ahora divide a la mitad la última columna, porque el registro de cambios comparte la respuesta con la tabla. De ahí sale el "unas 500 filas" de la lista de comprobación para una hoja estrecha en Whizi, y para una ancha es más cercano a 150. Pasados esos números el modelo sigue respondiendo, pero la tabla que devuelve es más corta que la que enviaste, y no siempre lo dirá. Una ventana de contexto de un millón de tokens no cambia esto, porque el límite de respuesta es independiente de la ventana.

Tres fallos que revisar antes de fiarte de una hoja limpiada por IA

Revisa una hoja limpiada por IA buscando tres fallos: filas perdidas, valores inventados en celdas vacías y fechas invertidas entre día primero y mes primero. Cada uno deja un archivo que parece limpio, así que ninguno se ve de un vistazo al resultado.

Filas perdidas en silencio. Una tabla más larga que el límite de respuesta vuelve recortada (las cuentas de filas están en la sección anterior), y una fila que no se interpreta bien, como una celda combinada, una nota escrita en la columna de importes o una línea con una coma de más, es de las que un limpiador puede saltarse. Ninguna se nota en una tabla que se ve ordenada. El prompt de arriba pide el número de filas de entrada y de salida por este motivo. Si difieren y el registro no explica por qué, el archivo no está limpio, está más corto.

Valores inventados en celdas vacías. Algunas herramientas rellenan celdas vacías a propósito: el propio blog de Numerous enumera el relleno de valores que faltan como algo que hace un solo prompt. Una celda rellenada se ve igual que un valor real después, así que "Nunca rellenes una celda vacía" en el prompt fija la regla y la lista de VACÍAS muestra si el modelo la cumplió. Una celda vacía dice que nadie lo sabía; un valor adivinado dice que alguien sí.

Fechas invertidas por configuración regional. 03/04/2025 es el 4 de marzo en Londres y el 3 de abril en Nueva York, y nada en la celda dice cuál. La documentación de Power Query de Microsoft muestra qué hace una convención equivocada: las fechas británicas con el día primero cargadas con configuración regional de Estados Unidos dan error en todos los días por encima de 12. Un modelo que lee la columna carece de la misma información, así que la solución en ambas vías es nombrar en el prompt la convención del archivo y hacer que el modelo marque las filas ambiguas en lugar de resolverlas.

Un cuarto fallo menor: la moneda. "1.299,00" y "1,299.00" son el mismo importe en dos países, y un modelo que elimina el separador equivocado convierte €1,299 en €1.299. Si la hoja tiene importes europeos, dilo en el prompt.