Guía para programar en R con inteligencia artificial
Compilación de herramientas y alternativas para potenciar el análisis de datos y la programación usando IA
13/10/2026
Existen muchas formas de usar IA para programar en R, desde el simple autocompletado hasta asistentes que pueden leer, ejecutar y modificar código directamente en tu entorno de trabajo.
En esta publicación veremos las principales herramientas de IA disponibles para potenciar el análisis de datos en R, junto con consejos para sacarles provecho basados en mi experiencia.
Por cada herramienta y consejo que veremos, agregaré unas etiquetas que te indican dónde se usan y su alcance:
Leyenda | Explicación |
|---|---|
| Chatbot | Funciona dentro de los chatbots web de IA comunes: las versiones web de ChatGPT, Claude, DeepSeek, etc. |
| Código | Funciona para asistirte a la escritura de código en general, escribiendo o completando lo que le pidas |
| Archivos | La herramienta puede acceder a tus archivos locales, ya sea para leerlos o escribirlos (modificarlos), usualmente pidiendo permiso antes (ten cuidado!) |
| Arnés de IA | Funciona dentro de un software o harness que coordina a la IA, como Claude Code, Codex, Open Code, etc. |
| Loop | La herramienta revisará posibilidades, repetirá sus intentos, y hará cambios y pruebas hasta lograr su objetivo |
| Proyectos | Funciona dentro de un proyecto de RStudio o Positron, y puede leer o modificar a todos los scripts/archivos dentro del mismo |
| Entorno de R | La IA puede acceder a tu sesión de R y ejecutar código en ella; es decir, sabe lo que tienes cargado, tus datos, funciones, etc. |
| Llave de API | Requiere de una
llave de API para funcionar por medio de un pago por uso de IA, que debes configurar con usethis::edit_r_environ() |
| Posit AI Pass | Puede requerir de una suscripción a Posit AI Pass para funcionar, un servicio para proveer a RStudio y Positron de múltiples proveedores de IA |
| IA local | Puede funcionar con inteligencia artificial local (que se ejecuta directamente en tu computador, sin depender de proveedores externos ni de internet) |
Vamos a ir de lo más simple/básico a lo más completo.
Ideas generales al usar IA
ChatbotLa IA está diseñada para responder con algo estadísticamente similar a lo correcto. En este sentido, te recomiendo:
- Escribir prompts extensos que expliquen qué quieres obtener, cómo lo estás haciendo, y qué herramientas estás usando
- Entregarle la mayor cantidad de contexto posible: documentos, ejemplos, enlaces a información relacionada, como veremos adelante
- Revisar los resultados que entrega la IA, por más convincentes que parezcan, y no dudar en cuestionar sus sugerencias
- Guiar el trabajo de la IA para que resuelva los problemas de manera directa, mencionando lenguajes (como R o Python), herramientas (paquetes del Tidyverse), frameworks (como Shiny para hacer apps o Quarto para reportes o diapositivas)
- Planificar el trabajo que hará la IA para que sea certero en tus medios y objetivos
La calidad de lo que obtienes de la IA depende directamente de la calidad de lo que le entregas; es decir, la calidad del contexto con que la IA cuenta para responderte. Por eso recomiendo entregarle textos de apoyo, enlaces web, transcripciones de reuniones o conversaciones, documentos y todo tipo de material para generar mejores respuestas!
Contexto con agents.md
Arnés de IA Proyectos
Para guiar de manera general a la IA dentro de un proyecto de análisis de datos se recomienda crear un archivo agents.md.
El agents.md es un
archivo Markdown donde van todas las indicaciones generales que necesitas que tu IA conozca.
Por ejemplo:
| Indicación | Ejemplo |
|---|---|
| Una descripción del proyecto y su nombre | — |
| Los objetivos del proyecto | Esta es una app Shiny para explorar datos en un mapa interactivo, orientado a especialistas en análisis territorial de la región de la Araucanía, Chile |
| Su estructura de archivos, scripts o archivos clave | El script principal es procesar.R, los datos se guardan en la carpeta resultados |
| Consejos para guiar a la IA | Usa solamente Tidyverse, privilegia código simple y legible, agrega comentarios breves antes de cada bloque |
| El flujo de trabajo a seguir | Crea una carpeta por fuente de datos en datos, con un script de limpieza por cada una, y guarda los datos limpios en resultados/datos/ |
| Ejemplos de cómo actuar | Valida los datos en cada paso con {pointblank} así… |
| Documentos de referencia o contexto adicional | Transcripción de una reunión, diapositivas de una presentación, un tutorial anterior sobre un tema similar |
Este documento va a ser leído por tu agente antes de cada respuesta, por lo que debe contener cosas que la IA necesite saber sobre su trabajo. Si el documento es demasiado extenso, podría hacerte consumir demasiados tokens sin necesidad, y por consiguiente dinero/energía/uso de IA.
Modo planificación
Arnés de IA Loop
La IA no siempre decide correctamente: lo mejor es que la guíes elaborando un plan primero.
Puedes entregarle tú un plan enumerando las acciones que necesitas que haga, o puedes usar el modo planificación disponible en arneses de IA como Posit Assistant, Claude Code y otros.
El modo planificación hace que la IA piense antes de actuar, generando una lista de contexto, objetivos, pasos a seguir y limitaciones. Esto te da un momento para revisar el trabajo que hará la IA, y aplicar correcciones antes de que haga cualquier cosa.
Otro gran beneficio (cognitivo y psicológico) de usar la planificación es comprender con tu cabecita lo que hace la IA para no sentir que la IA trabaja sin que entendamos qué hizo o por qué lo hizo.
Skills
Chatbot Código Arnés de IA
La IA responde sólo en base a su conocimiento general, pero nosotr@s sabemos dónde encontrar conocimiento específico que apunta directamente a lo que necesitamos. Por eso, lo mejor es entregarle a la IA el contexto para que sepa directamente cómo se hacen las cosas en vez de depender en su propio conocimiento. Para esto sirven las skills!
Las skills son documentos de texto con instrucciones y contenido que el LLM puede leer cuando lo considere relevante, sirviendo como un repositorio de conocimiento extra controlado por ti.
Una razón de que existan las skills es que añadir contexto cuesta dinero, entonces la gracia de las skills es que el modelo solamente carga el contexto que necesita para cada tarea sin tener que leerse un libro enorme cada vez que lo invocas.
A continuación te dejo sitios donde puedes encontrar skills para R:
- Awesome R Stats Skills
- A collection of Claude Skills from Posit
- Modern R Development Guide, originalmente un
archivo
agents.mdpor Sarah Johnson separado en skills por Jeremy Allen - A Few Claude Skills for R Users por Isabella Velásquez
Posit Assistant viene con varias skills de R instaladas!
Instalación de skills
Como las skills son archivos de texto, simplemente hay que ponerlas en .posit/assistant/skills/ dentro de una carpeta con el nombre de la skill.
También puedes instalar skills a nivel de usuario en tu computador, para que estén disponibles en todas tus sesiones de R, instalándolas aquí: ~/.posit/assistant/skills/{nombre-de-la-skill}/SKILL.md.
Uso de skills
Simplemente pídele algo a tu IA relacionado a las skills que tienes instaladas, o pídele explícitamente. Algunos harness permiten ejecutar las skills directamente con un slash, por ejemplo /quarto-authoring para usar
la skill de documentos Quarto.
En tu proyecto de R debería haber una carpeta invisible .posit, y dentro de ella la carpeta assistant. De
.positai/skills/{skill-name}/SKILL.md
Recuerda que cargar una skill hace que entre en el contexto de tu IA, y por lo tanto significa un costo!
Herramientas de autocompletado
RStudio Código Posit AI Pass
La forma más básica de integrar IA en R es usarla para autocompletar; es decir, que a partir de lo que has escrito, sugiera cambios y nuevo código.
RStudio y Positron integran esta capacidad con Posit Next Edit Suggestion, un sistema que usa IA para sugerir código directamente en tu IDE.
En RStudio puedes activarla en Tools → Global Options → Assistant → Code Suggestions
Revisa más información sobre Next Edit Suggestion aquí o lee una nota técnica sobre su funcionamiento.
Completado y corrección de código con Gander
RStudio Llave de API Código IA local
Las sugerencias de autocompletado de más arriba aparecen automáticamente, pero también existen herramientas para invocar la ayuda de IA cuando y donde la necesites, por ejemplo con el
paquete de R {gander}.
Con Gander, al seleccionar texto e invocar un atajo de teclado se abre una ventana donde puedes pedirle a la IA que haga cambios, correcciones o mejoras.
En mi caso, tengo configurado Gander con las teclas comando + shift + G:
Sin embargo, para usarlo necesitas configurar una llave de API en R!
Integración directa con R: Posit Assistant
Arnés de IA Proyectos RStudio Positron Entorno de R Código Archivos Loop Posit AI Pass IA local
Posit Assistant es un asistente de IA integrado directamente en RStudio o Positron, y es mi herramienta predilecta para apoyar mi trabajo en R con IA.
Su principal fortaleza es ser un AI harness que tiene acceso a tu consola y entorno de R, lo que lo distingue de otras alternativas, ya que:
- Revisa los scripts de tu proyecto para entender lo que estás haciendo
- Puede ver y manipular tus datos directamente desde tu entorno
- Ejecuta código de R para comprender tus datos antes de actuar
- Realiza pruebas con código de R sobre tus datos, y también los explora visualmente
- Sabe qué archivo estás editando en tu IDE, y busca las partes que mencionas para editarlas o corregirlas
Se trata de un sistema excelente para consultas breves de código, corrección de problemas, para llevar a cabo análisis estadísticos completos, para escribir reportes de análisis de datos, para implementar cambios grandes, desarrollar aplicaciones, o lo que quieras.
Posit Assistant tiene el beneficio de funcionar con amplio contexto y herramientas optimizadas para R, como consulta de documentación oficial de paquetes, principios de programación científica y reproducible, y mayor mesura al tratar temáticas de datos y estadísticas.
Más información
¿Cómo acceder a Posit Assistant?
Para usar Posit Assistant en principio se requiere de una suscripción a Posit AI Pass, que cobra lo mismo que el acceso a cualquier proveedor de IA + un pequeño porcentaje extra para financiar sus operaciones. A cambio tienes la conveniencia de cambiar entre distintos modelos, simplicidad de configuración y apoyar el financiamiento del software libre.
También puedes hacer funcionar Posit Assistant con múltiples proveedores, no sólo Posit AI Pass, así que puedes usar tus propias llaves de API e incluso modelos locales.
Algunos usos que le puedes dar:
- Limpieza de datos, con un modo específico para estas tareas
- Redacción de reportes gracias a su capacidad de explorar y visualizar tus datos
- Escritura de documentación de proyectos complejos, incluyendo diagramas
- Implementación de tests unitarios para validar datos y funciones de paquetes de R
Programación general con IA: Claude Code
Arnés de IA Llave de API Código Archivos loop
Claude Code (o Codex de OpenAI, Gemini CLI, Open Code, Posit Assistant TUI u otras) es un software de línea de comandos (CLI) que instalas en tu computadora para dejar que la IA trabaje directamente sobre tus propios archivos, scripts y carpetas, usando comandos propios de tu computadora.
Esto habilita posibilidades avanzadas que también permite Posit Assistant, pero mucho más amplias en el sentido de que puede ocupar otros lenguajes de programación y en general hacer cualquier cosa sobre tu sistema. En este sentido habilita lo que muchos llaman vibe coding, la práctica de simplemente describir lo que quieres que se desarrolle sin que tengas que saber nada.
Para usarlo necesitas de una llave de API.
Permitir que la IA use R
Llave de API Entorno de R Datos Herramientas
Una última manera de usar IA en R es usarla directamente en el lenguaje de programación, o bien, que la IA use R!
El paquete de R {ellmer} facilita la integración de inteligencia artificial en funciones de R, por ejemplo para crear una función que clasifica textos, para redactar respuestas o salidas paraa tus funciones, y más.
En princpio, cualquier cosa que una IA puede hacer podría ser integrada en una función de R y para aplicarla a tus datos de una manera más controlada y reproducible.
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Uno de los usos principales es completar el ciclo R → IA → R, donde creamos una función en R que la IA puede usar, y luego usamos la IA para que use dicha función y nos entregue mejores respuestas. Por ejemplo, hacer una función de R que consulte datos para hacer que la IA pueda consultar datos, una función que realice un cálculo estadístico para que la IA calcule correctamente, etcétera.
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También se puede hacer que la IA use R para consultar grandes cuerpos de información (por medio de RAG), y así garantizar que las respuestas se ajusten a conocimiento validado y/o altamente específico, disminuyendo las alucinaciones.
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De esta manera podemos programar chatbots que combinan el conocimiento de la IA con cualquier capacidad que tenga R, incluso controlar aplicaciones Shiny, como en CensoLab!
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Recursos
- Posit AI Pass, servicio de suscripción de Posit para integrar IA con RStudio y Positron
- Modern R workflow, workshop impartido en posit::conf(2026)
- Awesome R Stats Skills, extensa colección de skills para R
- Herramientas para usar modelos de lenguaje de gran escala (LLM) en R
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