AUTOMATIZACIÓN DE LA LECTURA DE HOJAS DE CÁLCULO CON INTEGRACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL: DESARROLLO DE LA APLICACIÓN SHEET2PROMPT API
DOI:
https://doi.org/10.56238/arev7n12-097Palabras clave:
Inteligencia Artificial, Automatización, API, Procesamiento de Datos, Hojas de CálculoResumen
Este artículo presenta el desarrollo de una aplicación web llamada Sheet2Prompt API, diseñada para automatizar la lectura de hojas de cálculo de Google Sheets e integrarse con modelos de inteligencia artificial (IA) para generar resúmenes y respuestas automatizadas. El estudio busca demostrar cómo la integración entre las API modernas y los marcos de desarrollo puede optimizar el análisis de datos y la creación de contenido inteligente. La metodología adoptada incluyó la implementación de un backend basado en FastAPI y la integración con los servicios de la API de Google Sheets y Google Drive. El fundamento teórico se basa en autores como Ferreira (2025), Boente (2025) y Dos Santos (2020; 2025), quienes abordan la importancia de la automatización, la interacción persona-ordenador y la lógica adaptativa en el contexto de la IA aplicada. Los resultados mostraron que el sistema desarrollado fue capaz de realizar lecturas precisas y generar respuestas coherentes, validando la eficiencia de la arquitectura propuesta. Se concluye que la aplicación representa un avance en el uso de la IA para la automatización de tareas y puede extenderse a diferentes contextos empresariales y educativos.
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Referencias
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 6022:2018 – Informação e documentação – Artigo em publicação periódica técnica e/ou científica – Apresentação. Rio de Janeiro, 2018.
BOENTE, Alfredo Nazareno Pereira. Inovação e interação humano-computador na era da inteligência artificial. Revista Aracê, v. 7, n. 10, 2025. DOI: 10.56238/arev7n10-149.
BROWN, Tom B.; MANN, Benjamin; RYDER, Nick; SUBBIAH, Melanie; KAPLAN, Jared; DHARIWAL, Prafulla; ... (et al.). Language models are few-shot learners. In: Advances in neural information processing systems (NeurIPS). 2020. p. 1877-1901.
DOS SANTOS, Ricardo Marciano. Proposição de um modelo de interação humano-computador baseado em lógica fuzzy para aferição de dados biofísicos. Rio de Janeiro, 2020.
FASTAPI. FastAPI Documentation. Disponível em: https://fastapi.tiangolo.com. Acesso em: 24 set. 2025.
FERREIRA, Vinícius Marques da Silva. Automação e transformação digital: o papel da inteligência artificial no processamento de dados. Revista Aracê, v. 7, n. 10, 2025. DOI: 10.56238/arev7n10-149.
GOOGLE. Google Drive API Documentation. Disponível em: https://developers.google.com/drive/api. Acesso em: 24 set. 2025.
GOOGLE. Google Sheets API Documentation. Disponível em: https://developers.google.com/sheets/api. Acesso em: 24 set. 2025.
JONES, Llion; GOMEZ, Aidan N.; KAISER, Lukasz; POLOSUKHIN, Illia. Attention is all you need. In: Advances in neural information processing systems (NIPS). 2017. p. 5998-6008.
O’NEIL, Cathy. Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. New York: Crown, 2016.
OPENAI. Documentação ChatGPT e APIs. Disponível em: https://platform.openai.com/docs. Acesso em: 24 set. 2025.
PASQUALE, Frank. The black box society: The secret algorithms that control money and information. Cambridge: Harvard University Press, 2015.
SHNEIDERMAN, Ben. Human-centered AI: Reliable, safe & trustworthy. International Journal of Human-Computer Interaction, v. 36, n. 6, p. 495-504, 2020.
VASWANI, Ashish; SHAZEER, Noam; PARMAR, Niki; USZKOREIT, Jakob;
