[en] In this project we have entered the world of artificial intelligence, specifically the already well-known chatbot from OpenAI called ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer). During this work, an application has been developed using Python together with ChatGPT. In this way, the main objective is to analyze the usefulness of this chatbot in the process of developing an application with Python, finding out the potential and limitations it may present. The "modus operandi" followed during the study is very simple. The project is divided into several steps to follow and at the beginning of each step the objectives are established. These goals correspond both to the development level of the application and to resolving doubts about ChatGPT's ability to execute the requested tasks. Thus, once the desired results are obtained, the difficulties that have arisen during the process are shown and explained and how they have been solved to reach the goal. At the end of each step, a summary is made of what qualities the chatbot has demonstrated and what difficulties and limitations have been identified. Once all the steps have been achieved, you get the final application. This consists of an application that allows you to view and interpret the values of the 7 air substance sensors in Barcelona to analyze air quality. It is made using the Python framework called Dash, which allows great interaction with the user. Along with the application, there are evaluations made at the end of each step that allow conclusions to be established. Broadly speaking, we can assure that working with ChatGPT to develop an application with Python is clearly useful and efficient. Presents great skill in programming capabilities with Python and great knowledge of different libraries. In addition, it interprets the instructions given by the user quite well, allowing the code initially provided to be constantly shaped. However, as the code becomes more complex and the conversation in the same chat becomes longer, there are more difficulties in obtaining the desired code. Therefore, in these cases it is important to explain with the best possible simplicity and clarity what you want to obtain and, if necessary, continue the project in a new chat

[es] En este trabajo se ha profundizado en el mundo de la inteligencia artificial, concretamente del ya famoso chatbot de la empresa OpenAI: ChatGPT ("Chat Generative Pre-trained Transformer"). Durante este trabajo se ha desarrollado una aplicación mediante Python conjuntamente con ChatGPT. De esta forma, el principal objetivo es analizar la utilidad de este chatbot en el proceso de desarrollo de una aplicación con Python averiguando el potencial y las limitaciones que puede presentar. El "modus operandi" seguido durante el estudio es muy sencillo. El proyecto se divide en varios pasos a seguir y al inicio de cada paso se establecen los objetivos. Estas metas corresponden tanto a nivel de desarrollo de la aplicación como a solucionar dudas sobre la capacidad de ChatGPT para ejecutar las tareas solicitadas. Así pues, una vez se obtienen los resultados buscados, se muestran y explican las dificultades que ha habido durante el proceso y cómo se han solucionado para llegar a la meta. Al final de cada paso se hace un resumen sobre qué cualidades ha demostrado tener el chatbot y qué dificultades y limitaciones se han identificado. Una vez que se han alcanzado todos los pasos, se obtiene la aplicación final. Ésta consiste en una aplicación que permite visualizar e interpretar los valores de los 7 sensores de sustancias del aire que hay en Barcelona para analizar la calidad del aire. Está hecha mediante el framework de Python denominado Dash, que permite una gran interacción con el usuario. Conjuntamente con la aplicación, están las valoraciones hechas al final de cada paso que permiten establecer unas conclusiones. A grandes rasgos, podemos asegurar que trabajar con ChatGPT para desarrollar una aplicación con Python es claramente útil y eficiente. Presenta gran habilidad de las capacidades de programación con Python y un gran conocimiento de distintas librerías. Además, interpreta bastante bien las instrucciones dadas por el usuario, permitiendo moldear constantemente el código proporcionado inicialmente. Sin embargo, a medida que el código se va complicando y la conversación en un mismo chat se va alargando, existen más dificultades para obtener el código deseado. Por eso, en estos casos es importante explicar con la mejor sencillez y claridad posible lo que se quiere obtener y, si es necesario, continuar el proyecto en un chat nuevo