No conviene confiar en una fórmula de Excel sugerida por IA después de probarla solo con filas normales. Usa una pequeña hoja sintética para probar celdas vacías, cero, texto y fechas, y contrasta después los resultados esperados con un script sencillo de Python.
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Para quién esPersonas que usan un asistente de chat con IA para crear fórmulas de Excel y quieren probarlas antes de aplicarlas a archivos de trabajo reales.
Un asistente de chat con IA puede sugerir una fórmula de Excel que parece correcta con datos normales, pero que se comporta de otra forma cuando una celda está vacía, el denominador es cero, aparece texto donde se esperaba un número o una fecha está almacenada como número de serie de Excel. Estos casos importan porque los errores de una hoja de cálculo no siempre aparecen como #DIV/0! o #VALUE!. Una fórmula también puede devolver un número aparentemente razonable que sea incorrecto desde el punto de vista lógico.
El ejemplo siguiente es sintético. Supongamos que la columna A contiene un valor anterior, la columna B un valor nuevo y la columna C debe calcular el cambio porcentual como (nuevo - anterior) / anterior. La regla de trabajo es que los vacíos se mantengan vacíos, los denominadores cero y los valores no numéricos se marquen como CHECK y las fechas no se traten como mediciones numéricas normales.
Antes de aplicar la fórmula a un libro real, crea una hoja pequeña de prueba. Usa las siguientes filas para ver juntos valores normales y casos habituales de fallo.
| Fila | A: Valor anterior | B: Valor nuevo | Resultado esperado |
|---|---|---|---|
| 2 | 100 | 120 | 20% |
| 3 | 50 | 50 | 0% |
| 4 | 25 | blank | |
| 5 | 0 | 10 | CHECK |
| 6 | pending | 10 | CHECK |
| 7 | 100 | n/a | CHECK |
| 8 | 2026-10-01 | 2026-10-08 | CHECK |
Las dos primeras filas establecen el comportamiento normal: (120 - 100) / 100 = 0.20, es decir, 20%, y (50 - 50) / 50 = 0%. Las demás filas son pruebas, no datos normales de producción.
Una petición sencilla a un asistente de chat con IA podría ser: calcula el cambio porcentual de A2 a B2 y deja el resultado vacío si se produce un error.
Esta fórmula funciona para 100 a 120 y para 50 a 50. Sin embargo, IFERROR oculta varios problemas distintos detrás del mismo resultado vacío. Un denominador cero, una entrada de texto u otro error de fórmula pueden desaparecer en lugar de quedar identificados para revisión. Más importante aún, Excel almacena internamente las fechas como números de serie. Si A2 y B2 contienen fechas reales de Excel, la resta y la división pueden producir un porcentaje numérico en lugar de un error evidente.
Por tanto, que el cálculo se complete correctamente no demuestra que las entradas pertenezcan al tipo de datos previsto.
Para las reglas indicadas, puede usarse una fórmula más explícita:
Esta versión distingue entre vacíos, entradas no numéricas y denominador cero. Por tanto, las filas 2 a 7 se comportan como se pretende. Aplica formato Percentage a los resultados numéricos de la columna C si quieres mostrar 0.20 como 20%.
La fila 8 revela una limitación importante. Las fechas de Excel son números internamente, por lo que ISNUMBER devuelve TRUE para una fecha real. La fórmula defensiva todavía puede calcular con fechas. Una fórmula genérica no puede determinar de forma fiable si un número de serie representa una medición numérica válida o una fecha no deseada únicamente a partir de su valor.
Como segunda comprobación, guarda los casos sintéticos en formula_cases.csv con las columnas row,old_value,new_value. Mantén 2026-10-01 y 2026-10-08 tal como aparecen. El siguiente script, basado únicamente en la biblioteca estándar, aplica la regla de forma independiente: los vacíos se mantienen como blank, las fechas ISO se marcan CHECK, los valores no numéricos se marcan CHECK, un valor anterior igual a 0 se marca CHECK y los números válidos se usan para calcular el cambio porcentual.
from pathlib import Path
from decimal import Decimal, InvalidOperation
from datetime import date
import csv
import sys
INPUT_PATH = Path("formula_cases.csv")
OUTPUT_DIR = Path("outputs")
REPORT_PATH = OUTPUT_DIR / "formula_check_report.txt"
if not INPUT_PATH.is_file():
sys.exit("Missing input file: formula_cases.csv")
if OUTPUT_DIR.exists():
sys.exit("Stop: outputs folder already exists. Remove or rename it manually first.")
def is_iso_date(value):
try:
date.fromisoformat(value)
return True
except ValueError:
return False
def check_change(old_text, new_text):
old_text = old_text.strip()
new_text = new_text.strip()
if old_text == "" or new_text == "":
return "blank"
if is_iso_date(old_text) or is_iso_date(new_text):
return "CHECK"
try:
old = Decimal(old_text)
new = Decimal(new_text)
except InvalidOperation:
return "CHECK"
if old == 0:
return "CHECK"
change = (new - old) / old * Decimal("100")
return f"{change:.2f}%"
results = []
with INPUT_PATH.open("r", encoding="utf-8", newline="") as file:
reader = csv.DictReader(file)
required = {"row", "old_value", "new_value"}
if reader.fieldnames is None or not required.issubset(reader.fieldnames):
sys.exit("CSV must contain: row, old_value, new_value")
for record in reader:
result = check_change(record["old_value"], record["new_value"])
results.append(
f"Row {record['row']}: "
f"old={record['old_value']!r}, "
f"new={record['new_value']!r} -> {result}"
)
OUTPUT_DIR.mkdir()
REPORT_PATH.write_text("\n".join(results) + "\n", encoding="utf-8")
print(f"Created: {REPORT_PATH}")
Para las siete filas sintéticas, los resultados esperados de Python son 20.00%, 0.00%, blank, CHECK, CHECK, CHECK y CHECK. Compara los resultados fila por fila en lugar de comprobar únicamente si Excel muestra un error.
Python resulta útil porque permite implementar la misma regla de forma independiente. No conviene reproducir literalmente la fórmula de Excel. Si ambas implementaciones comparten el mismo supuesto incorrecto, la comprobación cruzada puede repetir exactamente el mismo error.
La idea principal es que verificar una fórmula no es solo un problema de sintaxis, sino también de tipos de datos y reglas de trabajo. Una fórmula generada por IA es una implementación provisional. Las pruebas con casos límite permiten comprobar si esa implementación coincide con el comportamiento que realmente necesitas.
2026-09-21 · hand-checked example · Python 3.12
Las explicaciones y los ejemplos son de elaboración propia. Puedes consultar los comportamientos y conceptos relacionados en las siguientes fuentes oficiales.