La ciencia de datos, la econometría y la investigación en la era de la IA

Resumen

Este seminario presenta una forma práctica de usar la inteligencia artificial en la ciencia de datos, la econometría y la investigación. Comienza con el equilibrio entre producción y verificación: a medida que la IA hace que producir código, texto y resultados resulte casi gratuito, la restricción determinante se desplaza hacia la verificación. Luego presenta tres herramientas y la disciplina para usarlas bien: NotebookLM, que ancla la IA en sus propias fuentes para un aprendizaje protegido e interactivo; Google Colab, un cuaderno en la nube para explorar datos de forma interactiva con apoyo de IA; y GitHub, que vuelve la investigación asistida por IA transparente y auditable al cambiar la unidad de verificación a commits y diferencias (diffs) pequeños y revisables. El principio final es que la IA potencia el juicio humano en lugar de reemplazarlo: producir es barato, por lo que la verificación se convierte en la habilidad escasa.

Carlos Mendez

Profesor Asociado de Economía del Desarrollo

Mi investigación se centra en integrar la economía del desarrollo, la ciencia de datos espaciales y la econometría para comprender e informar mejor el proceso de desarrollo sostenible entre regiones.