Expresiones regulares con IA gratis: cómo pedirle una regex a ChatGPT o Gemini, probarla y usarla para limpiar datos

Resumen ejecutivo

• Una expresión regular (regex) es un patrón de texto que sirve para buscar, validar o extraer datos como emails, teléfonos, DNI o códigos de producto.

• No hace falta memorizar la sintaxis: un asistente de IA gratuito como ChatGPT o Gemini puede escribirla si le das ejemplos de lo que sí y lo que no tiene que encontrar.

• La clave es probar siempre la regex en un validador online antes de usarla, porque la IA se equivoca seguido en los casos borde.

• Incluimos 8 prompts listos y cómo usar el resultado en Google Sheets con REGEXEXTRACT y en Python con el módulo re.

Las expresiones regulares tienen fama de jeroglífico: ^[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.]+$ asusta a cualquiera. Y sin embargo son de las herramientas más útiles para limpiar datos, validar formularios o automatizar tareas repetitivas con texto. La buena noticia es que hoy ya no hace falta escribirlas de memoria. Con un asistente de IA gratuito podés describir lo que necesitás en castellano, pedirle la regex con la explicación de cada parte y probarla en un minuto. Esta guía es el paso a paso, con los errores que más comete la IA y cómo detectarlos.

Qué es una expresión regular y para qué sirve en el trabajo

Una regex describe la forma de un texto. «Ocho dígitos seguidos», «algo con una arroba en el medio y un punto después», «una palabra que empieza con mayúscula». Con eso podés:

• Extraer: sacar el email de una celda que tiene «Juan Pérez - [email protected] - Ventas».

• Validar: marcar qué teléfonos de una base no tienen el formato correcto.

• Reemplazar: quitar puntos y guiones de una columna de DNI o CUIT.

• Buscar: encontrar en un editor de código todas las llamadas a una función con cierto parámetro.

Paso a paso: cómo pedirle una regex a la IA

1. Describí el patrón con ejemplos positivos y negativos

El error más común es pedir «una regex para teléfonos». ¿Con código de país? ¿Con espacios? ¿Con el 15? La IA va a adivinar. En cambio, dale una lista de casos que tienen que coincidir y otra de casos que no.

2. Pedí la explicación de cada parte

Si la IA te explica qué hace cada símbolo, vas a poder detectar errores y, de paso, aprendés. Pedí también que te diga en qué «sabor» de regex está escrita (Google Sheets usa RE2, Python usa su propio motor), porque no todos aceptan las mismas funciones.

3. Probala en un validador

Copiá la regex en regex101, elegí el motor correcto (Python, o Golang para algo parecido a RE2), pegá tus ejemplos y mirá qué coincide. Ahí aparecen los falsos positivos que la IA no previó.

4. Volvé a la IA con los casos que fallaron

«Esta regex coincide con juan@@empresa.com y no debería. Corregila.» Dos o tres vueltas suelen alcanzar.

5. Usala donde la necesitás

En Google Sheets o en Python, como mostramos más abajo.

8 prompts listos para copiar

1. Extraer emails: «Escribime una regex compatible con RE2 (Google Sheets) que extraiga el primer email de un texto. Tiene que encontrar [email protected] y [email protected]. No tiene que encontrar ana@ ni @empresa.com. Explicame cada parte.»

2. Validar DNI argentino: «Regex para validar un DNI de 7 u 8 dígitos, con o sin puntos (12.345.678 o 12345678). No debe aceptar letras ni 9 dígitos. Dame la versión para Python.»

3. Normalizar teléfonos: «Tengo teléfonos escritos como +54 9 11 1234-5678, 011 15 1234 5678 y 1112345678. Dame una regex para quedarme solo con los dígitos y otra para detectar los que tienen menos de 10 dígitos.»

4. Códigos de producto: «Los códigos tienen tres letras mayúsculas, un guion y cuatro números (ABC-1234). Escribime una regex para extraerlos de descripciones largas.»

5. Fechas: «Regex que encuentre fechas en formato dd/mm/aaaa dentro de un texto. Que no acepte días mayores a 31 (como 32/01) ni meses mayores a 12 (como 15/13). Si no es posible validarlo del todo con regex, decímelo.»

6. URLs: «Regex para extraer el dominio de una URL (de https://www.ejemplo.com/ruta?x=1 quiero ejemplo.com).»

7. Limpiar espacios: «Regex para reemplazar dos o más espacios seguidos por uno solo y quitar los espacios al principio y al final.»

8. Explicar una regex ajena: «Explicame paso a paso qué hace esta regex y dame 3 textos que coincidan y 3 que no: [pegá la regex].»

Cómo usar la regex en Google Sheets

Google Sheets tiene tres funciones clave: REGEXMATCH (devuelve verdadero o falso), REGEXEXTRACT (extrae la parte que coincide) y REGEXREPLACE (reemplaza). Por ejemplo, para sacar el email de la celda A2:

=REGEXEXTRACT(A2; "[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.]+")

Y para dejar un DNI solo con números: =REGEXREPLACE(A2; "\D"; ""). La ayuda oficial de Google sobre REGEXEXTRACT explica la sintaxis y aclara que usa la biblioteca RE2, que no admite algunas funciones avanzadas como los lookbehind. Si estás limpiando una base completa, combinalo con lo que contamos en cómo limpiar datos con IA en Excel y Google Sheets.

Cómo usar la regex en Python

En Python se usa el módulo re, que viene incluido:

import re
texto = "Contacto: [email protected], tel 11 1234-5678"
emails = re.findall(r"[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.]+", texto)
print(emails)

La r antes de las comillas evita que Python interprete las barras invertidas. Con pandas, el mismo patrón funciona sobre una columna entera con df["columna"].str.extract(). La documentación oficial del módulo re está en español y tiene todos los símbolos.

Los errores típicos que comete la IA con las regex

• Patrones demasiado permisivos: una regex de email que acepta a@b o dos arrobas. Por eso los ejemplos negativos son clave.

• Sintaxis de otro motor: lookbehind o grupos con nombre que funcionan en Python pero rompen en Google Sheets.

• Escapes mal puestos: un punto sin barra invertida coincide con cualquier carácter, no solo con un punto.

• Prometer validaciones imposibles: una regex no puede saber si un email existe o si el 29 de febrero es válido ese año. Para eso hace falta código adicional.

• Anclas olvidadas: sin ^ y $, una validación acepta textos que solo contienen el patrón en el medio.

Y un cuidado extra: si vas a pegar datos reales para que la IA arme la regex, reemplazalos por ejemplos inventados. Contamos por qué en privacidad de datos con IA en el trabajo.

Cursos recomendados de Coderhouse

Si querés sacarle más provecho a los asistentes de IA en tareas de trabajo como esta, el curso de Introducción a la Inteligencia Artificial te da las bases para escribir mejores prompts y entender sus límites. Si el próximo paso es automatizar la limpieza de datos con código, el curso de Python cubre el lenguaje desde cero, incluido el trabajo con texto.

Preguntas frecuentes

¿Sirve la versión gratuita de ChatGPT o Gemini para escribir regex? Sí. Para patrones de uso cotidiano los modelos gratuitos funcionan bien; lo importante es darles ejemplos y probar el resultado.

¿Las regex funcionan igual en Excel? Las versiones más recientes de Excel en Microsoft 365 incorporaron funciones con expresiones regulares, pero la disponibilidad depende de tu versión. En Google Sheets están disponibles desde hace años.

¿Tengo que aprender la sintaxis igual? Conviene conocer lo básico (\d, \w, +, *, ^, $, corchetes) para poder leer lo que te devuelve la IA y detectar errores.

¿Puedo validar formularios web con estas regex? Sí, son la base de muchas validaciones, pero siempre validá también del lado del servidor.