Cómo analizar tus ganancias como conductor con IA (prompts incluidos)
Sube tu historial de viajes de Uber y Lyft, usa seis prompts y prueba un cambio a la vez.
¿Alguna vez has pensado en subir tu historial de viajes de Uber y Lyft a ChatGPT para obtener un desglose claro de dónde sale realmente tu dinero?
Con los prompts que quieras, podrías encontrar patrones en tus ganancias, identificar qué estás haciendo bien u obtener sugerencias de cambios en tus filtros para probar en tus próximos turnos. Luego puedes volver con datos nuevos y ver si valió la pena.
La IA no puede predecir el futuro ni planearte un turno perfecto. No tiene acceso a los datos en vivo/actuales de las plataformas, así que no puede decirte exactamente qué hacer en este momento.
Si pruebas distintas estrategias con el tiempo y revisas sus resultados, puedes ir por ensayo y error hasta encontrar la estrategia que mejor te funcione.
Lo que la IA hace mejor:
Convierte un montón de registros de viajes en números que de verdad puedes leer
Responde preguntas en lenguaje sencillo sobre tus datos, como lo haría un analista de datos
Detecta patrones que tal vez no notarías por tu cuenta
Usa Mystro para configurar filtros, reunir más datos y optimizar tus ganancias al manejar.
Qué IA usar (y por qué importa)
Aquí está el detalle: no todas las IA pueden hacer estas tres cosas. Muchas opciones de IA, sobre todo las gratuitas, son modelos de lenguaje grandes (LLM). ¿Sabes cuando escribes un mensaje y el teclado predictivo adivina tu siguiente palabra para que no tengas que escribirla? Eso es básicamente un LLM; solo adivina cómo se ve una respuesta completa.
Eso significa que los LLM no hacen cálculos. Solo adivinan cómo se ven los cálculos. A veces aciertan. Quizás incluso casi siempre aciertan. Pero muchas veces se equivocan con total seguridad. Esto es lo que llamamos alucinaciones.
Como lo principal que vamos a hacer es meterle un montón de números, te conviene usar una IA hecha específicamente para eso. Aunque algunos LLM tienen ‘plugins’ que pueden ejecutar código y hacer cálculos si el LLM ‘decide’ activarlos, no son muy consistentes.
Por eso ChatGPT y Claude son las mejores opciones gratuitas para esto. Ambos ejecutan código real sobre los archivos que subes, así que obtienes cálculos de verdad y no cálculos de mentira. Si tus datos ya están en Google Sheets, Gemini también puede trabajar con ellos ahí.
Las versiones gratuitas funcionan bien para un primer análisis. Si lo haces seguido, probablemente llegues a los límites de uso y tendrás que pagar una versión superior o esperar a que se reinicie tu límite. Antes de pagar, saca cuentas. Las ganancias extra de analizar tus datos podrían ser mínimas, y si llevas tiempo manejando, una suscripción mensual podría costarte más de lo que el análisis te ayude a ganar. Pero si ya pagas una suscripción de IA, úsala sin problema.
Cómo descargar los datos de viajes de tus apps
Una vez que elijas tu IA, necesitas algo que darle. Puedes descargar tus datos de la plataforma para la que manejes: Uber, Lyft, DoorDash, Instacart, entre otras. (Si te cuesta descargar tus datos personales de conductor, no dudes en contactar al equipo de soporte de esa app).
Estos datos normalmente incluyen solo los viajes completados y pagados. No incluyen información sobre las ofertas que no aceptaste, sobre cuánto movimiento había (o no) cuando no estabas conectado, ni sobre los lugares a los que no fuiste.
Yo manejo para Uber y Lyft, así que usaré esas como ejemplo. Cuando solicitas tus datos, recibes un correo de confirmación de inmediato y los datos llegan un poco después.
Cuando tengas los datos, súbelos como archivo a la IA que estés usando. (Sube el archivo zip directamente; la IA puede descomprimirlo). Para esta guía usé ChatGPT.
Subirlo como archivo activa el entorno de programación real, que trata los números como números y hace cálculos con ellos; si solo pegas parte de los datos en el cuadro de texto, activas el problema de “cómo se ven los cálculos” del lado del LLM. Así que asegúrate de subir el archivo directamente.
Tu exportación incluye información personal, como los horarios y las ubicaciones de tus viajes. Antes de subirla, revisa la configuración de privacidad de tu IA, incluido si tus chats pueden usarse para entrenar el modelo.
Cómo diseñar tu prompt para obtener lo que quieres
Ahora viene la parte que define los resultados que obtendrás: el prompt que le das.
La introducción: dile quién eres y qué quieres
Primero, dale a ChatGPT información sobre ti y tu objetivo final. Usa un prompt como este:
Soy conductor de rideshare para Uber y Lyft. Adjunto los archivos de historial de viajes de las plataformas. En próximas respuestas de esta conversación te daré archivos de historial actualizados y posiblemente información adicional (como cuándo hice cambios de estrategia y cuáles fueron, u otros datos que pueda proporcionar). Tu objetivo es ayudarme a maximizar mis ganancias explicándome estos datos para que los entienda y sugiriéndome estrategias.
En la introducción, básicamente dices quién eres (para que sepa cómo hablarte), qué adjuntaste y qué es, cómo va a ser la conversación y cuál es el objetivo (por qué estás teniendo esta conversación en primer lugar).
Esto establece el ‘entendimiento’ general de lo que será esta conversación y la distingue de pedirle que te cuente una historia graciosa sobre un gato persiguiendo a una gallina.
Dale contexto y advertencias
Después de la introducción, dale a ChatGPT el contexto con este prompt:
Contexto importante:
Uso varias apps a la vez con Mystro. Cuando acepto un viaje en una plataforma, la otra se desconecta.
Mis filtros actuales son $30/hora, $0.85/milla y calificación del pasajero superior a 4.8.
Los filtros que no estoy dispuesto a cambiar son: mi filtro de calificación del pasajero.
Los datos que proporcionan las plataformas son limitados. No hagas suposiciones que no estén respaldadas directamente por el tipo de datos proporcionados. (Por ejemplo, la falta de viajes en un horario o zona normalmente significa que yo estaba desconectado, no que hubiera poca demanda).
A menos que el usuario indique lo contrario, asume que es poco probable que el horario de manejo del usuario cambie respecto a los datos históricos.
A menos que el usuario indique lo contrario, asume que los datos de los archivos adjuntos son todo lo que el conductor puede proporcionar; puedes sugerir otras formas de obtener y proporcionar datos, pero no bases ninguna respuesta en que sean necesarios.
Advertencias conocidas sobre los datos:
Uber incluye los componentes de pago por viaje, mientras que el archivo de Lyft contiene principalmente las marcas de tiempo de los viajes y las transferencias de pago, no las tarifas.
La mayoría de las propinas de Uber pueden asociarse con su viaje correspondiente, pero no todas las marcas de tiempo de las transacciones coinciden limpiamente con un registro de viaje.
Puede haber otras limitaciones en los datos además de las que se mencionan aquí, incluidos varios aspectos en los que la falta de datos no debe usarse como evidencia positiva. Asegúrate de enumerar todas las limitaciones que encuentres en el descargo de responsabilidad (paso 2).
Aquí se da mucho contexto para prevenir de antemano algunos posibles problemas con la respuesta.
La mención de Mystro en el prompt le indica a la IA que tu tiempo conectado se superpone entre ambas apps, ya que aceptar una oferta en una te desconecta de la otra. Si solo vas a subir los datos de una plataforma, quítala.
Tus filtros actuales permiten que la IA evalúe tus resultados con base en tu configuración real. Si sabes cuándo los cambiaste, incluye las fechas para que pueda comparar el antes y el después. Menciona los filtros que no vas a cambiar para que no desperdicie una sugerencia en ellos.
Las reglas de “usar solo los datos” son la parte más importante. Sin ellas, la IA ve cero viajes en la tarde y concluye que no hay demanda en la tarde, cuando en realidad simplemente tú no manejas en las tardes.
Las líneas sobre el horario y los datos hacen que los consejos sean útiles. Yo ya sé cuándo quiero manejar, así que las sugerencias de manejar en otros horarios no me sirven. Y los únicos datos que tengo son las exportaciones de las plataformas. Si llevas registro de gasolina o millas, agrégalo y la IA lo usará.
Las advertencias conocidas son dos que ChatGPT señaló cada vez que hice esto. Mencionarlas desde el principio le ahorra tener que descubrirlas de nuevo.
Instrucciones: dile qué analizar
Con el contexto listo, es hora de decirle a la IA qué hacer. Te voy a describir seis pasos para poner en ChatGPT. Copia y pega los siguientes prompts agregando tus propios ajustes:
Paso uno: Excepto en el paso 6, usa solo los números de los archivos adjuntos. No inventes datos ni agregues suposiciones externas.
Paso dos: Identifica cualquier advertencia en los datos que limite su utilidad. Menciona brevemente cualquier limitación y señala los datos que sean demasiado escasos para sacar una conclusión, que falten o que estén incompletos. Incluye al final de la respuesta (después del paso 6) una sección de descargo de responsabilidad que reúna todas las limitaciones.
La primera instrucción es solo una restricción adicional para prevenir alucinaciones. Solo usará los números de los archivos que adjuntaste.
La segunda instrucción sirve para preparar un descargo de responsabilidad que se incluirá al final. También pondrá pequeñas advertencias en cada una de las secciones siguientes.
Ahora pasamos al siguiente prompt:
Paso tres: Primero dame agregaciones limpias (todavía sin consejos):
Identifica los patrones de agregación más útiles para que el conductor entienda los datos con más facilidad, y muestra los datos en ese formato.
Analiza las propinas por separado y proporciona cualquier patrón de agregación útil para ellas.
El enfoque es maximizar las ganancias totales. Cualquier aspecto de las ganancias en el que el conductor pueda influir y que pueda controlar debe señalarse junto con su desempeño histórico hasta ahora. Vale la pena perseguir las propinas solo en la medida en que aumenten las ganancias totales.
La primera parte es una forma flexible de obtener datos que puedas entender. Aquí tienes un ejemplo de ese resultado:
Es buena información para tener. Pero ahora que tenemos los números, podemos pasar al siguiente prompt:
Paso 4: Solo después de los números, dame conclusiones específicas de MIS datos. Omite cualquier consejo que le podrías dar a un conductor sin ver estos archivos.
Opcional: Identifica una 'curiosidad interesante' o un 'dato curioso'. Algo que probablemente el conductor no sabía, pero que podría parecerle interesante o único. Omítelo si no surge ningún dato relevante o si ya se mencionó en esta conversación.
Identifica 1-3 'fortalezas' de lo que el conductor está haciendo bien, con el objetivo de maximizar las ganancias. Si no hay suficiente confianza para dar al menos una, describe qué datos se necesitan en el próximo reporte.
Identifica 1-3 'debilidades' de lo que el conductor está haciendo mal, con el objetivo de maximizar las ganancias. Si no hay suficiente confianza para dar al menos una, felicita al conductor por hacerlo bien.
Aquí es donde le pedimos a la IA que de verdad nos diga algo que no sepamos. Y nos aseguramos específicamente de que no sean frases de galletita de la suerte u horóscopo, tipo “¿has probado manejar en horas de alta demanda?”, que le podrías decir a cualquier conductor sin ver sus datos. Esto elimina mucho relleno.
Esto es lo que me dijo la IA después de usar este prompt:
Incluso cuando le indicas específicamente a la IA que use tus datos para darte conclusiones, este es un ejemplo del resultado de poco valor que podrías obtener. La IA revisó todos mis datos y básicamente dijo:
Los viajes al aeropuerto pagan mejor
Sueles manejar mucho de noche
Los viajes con tarifa dinámica (surge) pagan mejor que los que no la tienen
Los viajes Wait and Save pagaron menos, y esos pasajeros dejaron menos propina
Te pagan más por la parte del viaje con el pasajero en el carro que por el trayecto para recogerlo
Siendo honestos, no necesitas datos para llegar a estas conclusiones. Probablemente las entenderías sin meter tus datos. Aunque le dijimos a la IA que evitara ese tipo de conclusiones, lo hizo de todos modos.
Pero yo soy un conductor con experiencia que lleva tiempo en esto, y ya había escuchado muchas de esas recomendaciones por otros medios. Si eres un conductor nuevo, esta es una forma de obtener consejos adaptados específicamente a tus patrones de manejo y no a los de nadie más.
Lo que los datos no te van a dar
El problema no siempre es la IA. A veces es que no pudiste darle los datos para analizar. Una lista rápida de lo que las exportaciones oficiales no nos dan:
Ningún registro de las ofertas rechazadas o descartadas por los filtros
Lo que mostraba la otra app en ese mismo momento
Ganancias confiables por viaje en Lyft
Una relación limpia entre propinas y viajes
Millas de recogida/millas en vacío (podrías estimarlas un poco si tienes lecturas del odómetro con fecha que también puedas darle a la IA)
El tiempo real conectado como denominador útil
Datos de ubicación consistentes de recogida + destino
Qué filtros de Mystro estaban activos cuando llegó cada oferta
En general, los datos de Uber son más ‘completos’ que los de Lyft y te permiten entender mejor tus datos por viaje. Si solo le vas a dar datos de una, usa los de Uber. Lyft tiene mejores datos de GPS, pero solo de dónde estabas cuando aceptaste las ofertas, no de adónde te llevaron. Además, reportan rangos de fechas distintos. Aun así, no hay razón para no darle ambos a la IA y dejar que ella los ordene.
Mirando hacia el futuro
Aun así, podemos usar la información que tenemos para aprender más. Yo lo hice como continuación del prompt original. También podrías esperar a que termine de calcular y luego reescribir las siguientes partes como prompts independientes.
Copia y pega esto en ChatGPT:
Paso cinco: Sugiere exactamente un cambio de estrategia para probar con este conjunto de datos. Estas son las restricciones:
El cambio debe poder implementarse con filtros de Mystro que se sepa que existen y que sean visibles al momento de la oferta, y/o con una decisión sencilla de posicionamiento dentro de los horarios que ya aparecen en mis datos.
No recomiendes manejar en días u horarios nuevos como prueba. (Asume que el conductor hará su propio horario, que probablemente será similar a su historial de manejo).
Indica cuánto tiempo debe durar la prueba.
Recomienda solo una prueba cuyos resultados puedan evaluarse de manera significativa con el tipo de datos que el usuario ya proporcionó.
El experimento debe generar evidencia útil para decidir qué probar después.
Minimiza el riesgo de reducir las ganancias durante la prueba.
Opcionalmente, puedes sugerir UN método para obtener datos fáciles de conseguir y de alto valor que ayuden a orientar la siguiente prueba. Da instrucciones cortas, simples y fáciles de seguir sobre cómo el conductor puede obtener esos datos. Si los datos son demasiado difíciles de obtener, no los menciones.
Después de este prompt, esto fue lo que me dio:
Esta sí es útil. Últimamente me han llegado ofertas a los pocos segundos de conectarme, incluso con mi filtro en $30/hora. Ya estaba pensando en subirlo para no dejar dinero sobre la mesa, y la sugerencia de la IA lo confirmó.
La idea es una prueba sencilla de antes y después. Si hago esta prueba y vuelvo en dos semanas, la IA puede revisar mis ganancias de ese periodo y determinar si realmente salí ganando o si reduje tanto mi número de viajes que terminé ganando menos dinero. Tendré que descargar mis datos otra vez y confirmar cuándo cambié mis filtros y a qué valores. Luego debería decirme cómo salió la prueba y qué probar después.
Con el tiempo y varias pruebas de distintas estrategias, deberías acercarte a tus ganancias óptimas.
Esta es la parte más riesgosa de usar una IA. Vamos a intentar prevenir alucinaciones aquí, pero te recomiendo mucho que verifiques por fuera de la IA cualquier respuesta que obtengas en esta parte antes de depender completamente de ella. Esta es la sección que más debes tomar con pinzas.
Ahora, pasemos al último prompt:
Paso seis: Solo después de completar el paso 5, haz una búsqueda en vivo de cualquier posible demanda de viajes en la zona del conductor que pueda ocurrir durante el periodo de prueba definido en el paso 5. Esto no es parte de la prueba; solo usa el mismo periodo como límite de tiempo.
Incluye solo eventos con una asistencia esperada lo bastante grande como para crear una salida masiva y concentrada notable al terminar el evento (el umbral que sea realista para el mercado del usuario). En este caso, la posición debe estar cerca del evento y la hora de recogida debe ser poco antes de cuando se espera la demanda.
NO recomiendes horarios para estar conectado y llevar pasajeros al inicio de un evento, a menos que el evento sea excepcionalmente grande (por ejemplo, entre los 100 eventos principales del año por probable demanda de viajes hacia el evento). En ese caso, la posición y el rango de horario de recogida deben basarse en la estimación más confiable de cuándo/dónde se espera que la demanda de recogidas llegue a su punto máximo (no el cuándo/dónde del evento en sí).
Cuando aplique, el mismo evento puede aparecer dos veces (la demanda antes del evento y la demanda después del evento), teniendo en cuenta las pequeñas diferencias de posición y horario.
Cada fila de la tabla debe ser un solo evento. Las columnas deben ser: nombre del evento, posición a la que apuntar, fecha/hora para estar en esa posición (puede ser un rango de tiempo) y razonamiento/explicación.
Elimina cualquier 'evento' con baja confianza en alguna categoría de datos (precisión de posición, horario, potencial de ganancias), o que muestre cualquier indicio de ser una alucinación o datos desactualizados/inválidos.
Compara los eventos que tengan horarios duplicados o muy similares. Combina los eventos que estén en una posición muy similar. Luego, si todavía hay conflictos de horario, identifica el evento que sea claramente superior en potencial de ganancias y elimina los demás eventos en conflicto.
Identifica el mejor bloque de tiempo fuera del horario normal del conductor que podría ser el más rentable para manejar (durante el periodo de prueba). Puede estar asociado o no con un evento.
Al mostrar la tabla, muestra al usuario los 3-5 mejores eventos restantes, junto con el bloque de tiempo adicional más recomendado, en orden cronológico. Combina el bloque de tiempo recomendado y los eventos en una sola tabla.
Esta parte le pide a la IA que busque eventos próximos durante tu periodo de prueba.
Ten en cuenta que el momento en que los eventos terminan suele ser mucho más rentable que cuando empiezan, así que nos aseguramos de que la IA lo tenga presente al recomendar cuándo y dónde.
Además, a mí personalmente me importa mucho mantener el horario que ya tengo. Así que orienté el prompt para que se enfocara sobre todo en eventos en los que probablemente ya estaré en la calle, pero que también incluyera una sola recomendación de bloque de tiempo “para que lo consideres” sobre manejar fuera de mi horario normal.
Este es el resultado que obtuve:
Si quieres, puedes ver toda la interacción de ejemplo aquí: https://chatgpt.com/s/t_6adbbb10a6f0819198f5b58dd37bc98d
También puedes probar este prompt si quieres continuar esa conversación (y adjuntar tus propios datos en lugar de los míos).
Soy otro conductor y quiero usar este prompt para que revises mis datos en lugar de los de la persona anterior. Por favor, olvida todos los datos anteriores, pero usa el prompt anterior para responder con base en los datos que adjunto ahora.
Usar la IA mientras manejas
Todo lo anterior sucede antes o después de un turno. Pero la IA también puede ayudarte mientras manejas.
Tengo un botoncito en el volante que abre Gemini para hacerle alguna pregunta de vez en cuando. Sirve para resolver curiosidades o para responder la pregunta de un pasajero si no sabes la respuesta (¿qué hay bueno para comer por aquí?), pero ten cuidado al usarla para obtener respuestas en vivo/actuales, porque puede alucinar.
Puedes preguntar cosas como:
“¿Hay un concierto en la ciudad esta noche? ¿Quién toca? ¿A qué hora termina?”: Probablemente obtendrás una buena respuesta.
“¿Qué probabilidad de lluvia hay donde estoy ahora mismo?”: La IA puede repetir los pronósticos del clima con total precisión. Ahora, si los pronósticos en sí son precisos…
“Voy a recoger a alguien en [dirección], ¿cuál es el nombre del negocio?”: A veces, cuando solo tengo la dirección, me gusta saber el nombre del negocio para saber a qué estacionamiento dirigirme. Si el nombre cambió hace poco, la IA podría estar desactualizada y darte información vieja.
“Estoy en [ubicación] y hay mucho más tráfico del normal para esta hora de la noche. ¿Hay algún evento aquí y ahora que lo explique?”: Así me enteré de un partido de fútbol americano de preparatoria la otra noche. (No soy muy de deportes).
“¿Qué conciertos vienen pronto?”: Las respuestas a esto varían muchísimo. Podría pasar por alto un concierto que está ocurriendo ahora mismo, o esta noche, para hablarte de uno más grande en la ciudad de al lado el próximo fin de semana.
“¿A dónde debería ir ahora mismo?”: Primero tendrías que explicar que eres conductor de rideshare y que buscas consejos de posicionamiento, o podrías recibir una respuesta más bien existencial. Aun así, muy probablemente obtendrás una alucinación dicha con total seguridad que no te servirá para nada. No preguntes esto.
Básicamente, entre más específica sea tu pregunta, mayor es la probabilidad de obtener una respuesta específica y útil. Entre más abierta y amplia sea tu pregunta, menos probable es que la respuesta te sirva.
¿Deberías confiar en los asistentes de IA de Uber, Lyft y DoorDash?
¿La verdad? No mucho. La IA de estas herramientas sirve principalmente para mostrarte información que ya tienes disponible en los mapas y demás. Es como ‘confiar’ en la IA a la que le dimos nuestros datos en el ejemplo anterior: puede soltarte los datos fácilmente, pero sus conclusiones a veces atinan y a veces no, y suelen ser genéricas, del tipo “eso lo pude haber deducido yo solo”.
También ten en cuenta que la IA que ofrece la plataforma busca el beneficio de la plataforma, no el tuyo. Su objetivo es que aceptes todos los viajes pagándote lo menos posible. Aumentar tus ganancias siempre es la última prioridad.
Si tienes una pregunta básica y solo quieres hacerla en lenguaje natural en lugar de buscar la respuesta tú mismo, adelante, usa la IA. Pero esa es prácticamente la única razón para usarla.
Usa la IA de forma estratégica
La IA no te va a decir dónde manejar esta noche. Lo que sí puede hacer es convertir tu propio historial de viajes en una prueba que puedes hacer, medir y repetir. Elige un cambio, dale dos semanas y vuelve con los datos nuevos.
El cambio más fácil de probar son tus filtros. Configura tu mínimo de $/milla, $/hora y distancia de recogida en Mystro, y cada oferta de cada app se evaluará con el mismo mínimo.
Este artículo se publicó primero en el boletín de Mystro — Consejos para conductores, estrategias para ganar más y novedades de Mystro, en tu correo cada semana. (En inglés.)
