Cómo usar la IA para mejorar tus consultas SQL

La Inteligencia Artificial ha cambiado la forma en que los analistas trabajan con datos. Ya no solo escribimos consultas: ahora colaboramos con modelos de IA para acelerar análisis, generar SQL complejo, refactorizar consultas, detectar errores y diseñar modelos de datos.

En este artículo de describe cómo usar herramientas de IA —como ChatGPT, Copilot, Claude y Gemini— para convertirte en un analista más rápido, más preciso y más productivo.

Y lo mejor: usaremos PostgreSQL y db-fiddle.com para practicar todo sin instalar nada.

¿Qué puede hacer la IA por un SQL Analyst?

1. Generar consultas SQL a partir de texto

Ejemplo:

Dame una consulta que calcule las ventas totales por producto del mes actual.

La IA genera el SQL.
Tú validas, optimizas y ejecutas.

2. Explicar consultas complejas

Ideal cuando recibes SQL heredado o mal documentado.

3. Optimizar consultas

Incluye:

simplificación de JOINS
uso recomendado de índices
reescritura de filtros
identificación de cuellos de botella

4. Crear documentación automática

A nivel:

tablas
columnas
procedimientos
vistas

5. Generación de datos ficticios

Perfecto para pruebas en db-fiddle.com.

6. Aprendizaje guiado para dominar SQL más rápido

La IA sirve como tutor personal y generador de ejercicios.

¿Qué herramientas de IA puedo usar?

Herramienta	Uso principal	Notas destacadas
ChatGPT (OpenAI)	Explicar, generar SQL, optimizar y documentar	Versátil para tareas técnicas y de contenido
Copilot (Microsoft)	Asistencia en código	Integración directa con VS Code y bases de datos
Claude (Anthropic)	Explicaciones largas y documentación técnica	Muy fuerte en razonamiento extenso
Gemini (Google)	Asistente general de IA	Alternativa potente para tareas variadas

Otras herramientas útiles:

Perplexity
SQLTune AI
Text-to-SQL tools

Ejemplo práctico: IA + PostgreSQL

Usaremos una mini base de ventas.
Puedes pegar esto en db-fiddle.com:

CREATE TABLE productos (
    producto_id SERIAL PRIMARY KEY,
    nombre TEXT,
    categoria TEXT,
    precio NUMERIC(10,2)
);

CREATE TABLE ventas (
    venta_id SERIAL PRIMARY KEY,
    producto_id INT REFERENCES productos(producto_id),
    cantidad INT,
    fecha DATE
);

INSERT INTO productos (nombre, categoria, precio) VALUES
('Laptop Pro 15"', 'Tecnología', 1200),
('Mouse Óptico', 'Accesorios', 25),
('Teclado Mecánico', 'Accesorios', 80),
('Monitor 24"', 'Tecnología', 220);

INSERT INTO ventas (producto_id, cantidad, fecha) VALUES
(1, 2, '2025-01-10'),
(2, 5, '2025-01-10'),
(3, 1, '2025-02-12'),
(4, 3, '2025-02-18'),
(1, 1, '2025-02-20');

Ahora sí viene la magia con IA.

Cómo pedirle SQL a la IA correctamente (Prompts profesionales)

Prompt 1 — Generar consulta

Eres un experto en PostgreSQL.  
Con base en este esquema:  
[pega las tablas]  
Genera una consulta que calcule las ventas totales por categoría mensual.
Formato: SQL puro, listo para db-fiddle.

Prompt 2 — Optimizar

Optimiza esta consulta para PostgreSQL.
Explica paso a paso qué mejoras aplicaste.

Prompt 3 — Explicar

Explica esta consulta como si yo fuera principiante en SQL.

Prompt 4 — Detectar errores

Revisa este SQL y dime si tiene errores o malas prácticas.

Buenas prácticas al usar IA con SQL

Siempre revisa el SQL antes de ejecutarlo.
No ejecutes consultas destructivas sin transacciones.
Evita prompts vagos o ambiguos.
Pide explicaciones, no solo respuestas.
Asegurate que el modelo use la sintaxis del motor correcto (ej. PostgreSQL).

Ejercicios Prácticos

(Para practicar en db-fiddle.com)

Ejercicio 1 — Generar SQL a partir de texto

Pídele a la IA:

Dame una consulta en PostgreSQL que muestre el total de ingresos por producto.

Valida el resultado y ejecútalo.

Ejercicio 2 — Explicar una consulta compleja

Usa esta consulta:

SELECT p.categoria, SUM(v.cantidad * p.precio) AS ingreso_total
FROM ventas v
JOIN productos p ON v.producto_id = p.producto_id
GROUP BY p.categoria;