1
00:00:00,230 --> 00:00:07,730
Ahora, para finalizar, vamos a ver las mejores prácticas para consultas en SQL en particular, pues

2
00:00:07,730 --> 00:00:13,130
orientado a usar Chatgpt como herramienta de apoyo.

3
00:00:13,950 --> 00:00:14,670
Entonces.

4
00:00:14,670 --> 00:00:15,300
Primero.

5
00:00:16,440 --> 00:00:18,360
Al usar Chatgpt como herramienta de apoyo.

6
00:00:18,360 --> 00:00:22,920
Lo que tenemos que tener en cuenta es, pues que como hemos demostrado, es una herramienta muy valiosa

7
00:00:22,920 --> 00:00:25,140
para generar las consultas.

8
00:00:26,250 --> 00:00:30,480
Además, lo que tenemos que tener en cuenta es que las preguntas que debemos de formular tienen que

9
00:00:30,480 --> 00:00:37,710
ser claras y específicas, es decir, tenemos que seguir los tips que vimos al inicio del curso para

10
00:00:37,710 --> 00:00:40,530
obtener resultados precisos y que nos sean útiles.

11
00:00:42,310 --> 00:00:46,600
Tenemos también que diseñar y planificar las consultas antes de solicitar ayuda.

12
00:00:46,600 --> 00:00:48,070
Es decir, tenemos que.

13
00:00:50,030 --> 00:00:59,000
Pensar nuestros objetivos con claridad para armar las consultas y así facilitar las respuestas de chatgpt

14
00:00:59,210 --> 00:01:01,730
y obtener respuestas relevantes.

15
00:01:01,730 --> 00:01:06,950
O sea, él siempre nos va a dar respuestas, pero si nosotros queremos que esas respuestas sean relevantes,

16
00:01:06,950 --> 00:01:12,050
tenemos que planificar esas consultas de forma apropiada.

17
00:01:13,460 --> 00:01:17,810
Además, tenemos que verificar las consultas generadas por Chatgpt.

18
00:01:19,050 --> 00:01:23,970
Es importante que nosotros revisemos esas consultas y verificar para asegurarnos que cumplen con nuestros

19
00:01:23,970 --> 00:01:28,410
requisitos y sean seguras, no simplemente obtener la consulta y usarla.

20
00:01:28,500 --> 00:01:36,330
Tenemos que verificarla también porque es importante entender qué hace esa consulta que nos está dando,

21
00:01:36,540 --> 00:01:38,400
en este caso esta herramienta.

22
00:01:41,430 --> 00:01:42,120
Qué más?

23
00:01:42,120 --> 00:01:43,890
Tenemos que tener en cuenta?

24
00:01:43,890 --> 00:01:46,390
Que Chatgpt nos permite generar datos de prueba.

25
00:01:46,440 --> 00:01:51,030
Nos permite, digamos, crear tablas, bases de datos de prueba.

26
00:01:51,030 --> 00:01:58,050
Pero tenemos que tener en cuenta acá que para crear una tabla o una base de datos de prueba, para poder

27
00:01:58,050 --> 00:02:03,900
utilizarla para practicar o aprender algo más o probar algo en específico, quizás de alguna aplicación

28
00:02:03,900 --> 00:02:10,320
que deseemos diseñar, tenemos que asegurarnos primero de especificar claramente qué datos vamos a necesitar

29
00:02:10,320 --> 00:02:16,080
y cómo se tienen que estructurar para que de esa manera chatgpt, pues pueda generarnos una base de

30
00:02:16,080 --> 00:02:20,280
datos de prueba útil a nuestros objetivos o necesidades.

31
00:02:21,860 --> 00:02:28,190
Qué más tenemos que ver la optimización de consultas después de obtener consultas generadas por Chatgpt.

32
00:02:28,460 --> 00:02:33,800
Es posible que nosotros deseemos optimizarlas para mejorar el rendimiento.

33
00:02:33,800 --> 00:02:38,780
Es decir, tenemos que aprender también a utilizar índices y técnicas de optimización.

34
00:02:38,780 --> 00:02:45,020
Es decir, no hay que conformarnos con la respuesta que nos da Chatgpt, sino que nosotros a esas consultas

35
00:02:45,020 --> 00:02:52,970
que obtenemos podemos también mejorarlas o en todo caso, sugerirle mejoras a chatgpt para que nos muestre

36
00:02:52,970 --> 00:02:57,890
otra forma de hacer esa misma consulta, pero quizás de una manera más óptima.

37
00:03:01,170 --> 00:03:07,800
Tenemos que también tener en cuenta la seguridad de los datos cuando compartamos datos de prueba generados

38
00:03:07,800 --> 00:03:08,580
por GPT.

39
00:03:08,850 --> 00:03:14,220
Debemos de tener en cuenta que la seguridad y privacidad de la información no tenemos que compartir

40
00:03:14,220 --> 00:03:16,740
datos sensibles ni información real de usuarios.

41
00:03:16,740 --> 00:03:23,250
Es decir, cuando interactuemos con Chatgpt, pues tenemos que procurar trabajar con datos de prueba

42
00:03:23,250 --> 00:03:27,660
para obtener, digamos, como la estructura o la maquetación de las consultas.

43
00:03:27,660 --> 00:03:37,230
Pero no tenemos que realizar consultas a chatgpt o a que nos proporcione, digamos, consultas indicándole

44
00:03:37,230 --> 00:03:43,350
datos reales que a veces sean sensibles y no tengan que salir de nuestro entorno de trabajo.

45
00:03:45,660 --> 00:03:48,330
Otra cosa más es el aprendizaje continuo.

46
00:03:49,800 --> 00:03:50,910
Este aprendizaje.

47
00:03:52,050 --> 00:03:59,700
Básicamente es que nosotros tenemos que tener en cuenta que utilizar esta herramienta de apoyo es una

48
00:03:59,700 --> 00:04:02,400
oportunidad de aprender y mejorar nuestras habilidades.

49
00:04:02,400 --> 00:04:02,710
Por qué?

50
00:04:02,730 --> 00:04:09,960
Porque ya hemos visto que cuando realizamos consultas en algunas ocasiones o en varias ocasiones, nos

51
00:04:10,170 --> 00:04:17,220
proporciona información adicional a la que nosotros preguntamos pero relacionada, que nos puede ayudar

52
00:04:17,220 --> 00:04:21,630
a enriquecer nuestro aprendizaje en caso de que no conociéramos esa información.

53
00:04:23,460 --> 00:04:29,190
Es decir, ese proceso de aprendizaje lo tenemos que mantener de forma continua para poder comprender

54
00:04:29,190 --> 00:04:31,560
mejor las consultas generadas y las buenas prácticas.

55
00:04:31,560 --> 00:04:32,490
Qué quiere decir esto?

56
00:04:32,490 --> 00:04:37,350
Que si nos da una respuesta y no lo entendemos bien, no hay que conformarnos con la respuesta que nos

57
00:04:37,350 --> 00:04:37,560
dio.

58
00:04:37,560 --> 00:04:42,090
Es decir, no simplemente es copiar y pegar el código para obtener nuestros resultados, sino que tenemos

59
00:04:42,090 --> 00:04:48,480
que preguntar para poder entender específicamente qué es lo que está haciendo esa consulta y de esa

60
00:04:48,480 --> 00:04:55,130
manera interiorizar el conocimiento, no simplemente leerlo, sino también aprenderlo.

61
00:04:57,490 --> 00:05:00,450
Otra cosa más es la documentación y comentarios.

62
00:05:00,450 --> 00:05:09,610
Tenemos que documentar las consultas generadas por Chatgpt y asegurar que otros puedan entender su propósito.

63
00:05:09,630 --> 00:05:14,550
Además, tenemos que utilizar comentarios para explicar el contexto de las consultas y las decisiones

64
00:05:14,550 --> 00:05:14,940
tomadas.

65
00:05:14,940 --> 00:05:22,770
Es decir, es importante tener como una especie de bitácora para la cual nosotros podamos consultar

66
00:05:22,770 --> 00:05:28,230
posteriormente para poder estudiar esas consultas que hemos hecho y poder entenderlas.

67
00:05:28,380 --> 00:05:34,140
Y si las revisamos tiempo después podamos saber qué es lo que hacen esas determinadas consultas que

68
00:05:34,140 --> 00:05:36,810
estamos usando que nos ayudó a generar chatgpt.

69
00:05:38,780 --> 00:05:41,930
También tenemos que ver el tema de pruebas y validación.

70
00:05:42,080 --> 00:05:47,390
Tenemos que realizar pruebas exhaustivas en entornos de desarrollo con los datos y consultas generadas

71
00:05:47,390 --> 00:05:49,910
antes de implementarlos en un desarrollo de producción.

72
00:05:49,910 --> 00:05:54,350
Es decir, no porque lo estemos generando con Chatgpt tenemos que confiarnos y pasar directamente a

73
00:05:54,350 --> 00:06:01,370
un entorno de producción, sino que siempre tenemos que hacer pruebas y validación para ver si son correctas

74
00:06:01,520 --> 00:06:06,170
y también para pues poder optimizarlas en caso digamos, de que sea pertinente.

75
00:06:08,180 --> 00:06:13,490
Además, tenemos que no olvidar la flexibilidad y creatividad.

76
00:06:14,480 --> 00:06:20,540
Chatgpt puede ser una fuente de inspiración y creatividad para la generación de consultas, pero nosotros

77
00:06:20,780 --> 00:06:25,220
podemos experimentar con diferentes enfoques y soluciones.

78
00:06:27,740 --> 00:06:32,120
Finalmente tenemos que colaborar con profesionales.

79
00:06:32,120 --> 00:06:35,050
Ya en un entorno laboral o en un entorno de aprendizaje.

80
00:06:35,060 --> 00:06:42,590
Tenemos que o bien hablar con nuestros compañeros, con nuestros profesores o con nuestro equipo de

81
00:06:42,590 --> 00:06:45,020
trabajo para colaborar.

82
00:06:45,020 --> 00:06:50,360
Porque Chatgpt no es más que una herramienta de apoyo, no va a reemplazar la experiencia de un profesional

83
00:06:50,360 --> 00:06:51,410
de bases de datos.

84
00:06:51,620 --> 00:06:59,720
Es por eso que es muy importante colaborar con expertos cuando sea necesario y entender que esta herramienta

85
00:06:59,720 --> 00:07:01,220
es muy útil.

86
00:07:01,520 --> 00:07:08,000
Nos hace ahorrar un montón de tiempo y posiblemente si sabemos usarla, potencie la velocidad en la

87
00:07:08,030 --> 00:07:15,980
que vamos a aprender muchos temas, en particular los relacionados con bases de datos, pero tenemos

88
00:07:15,980 --> 00:07:24,140
que tener en cuenta que es una herramienta que si sabemos usarlo va a ser algo supremamente poderoso

89
00:07:24,140 --> 00:07:26,450
para nuestras necesidades.