Potencia las capacidades de la IA entregándole herramientas (tool calling) basadas en R

La inteligencia artificial no lo sabe todo. Y lo que no sabe, lo inventa. Conociendo las limitaciones de la IA podemos hacer un mejor uso de ella. Por ejemplo, la IA no tiene acceso a datos, ni es buena para responder preguntas sobre cifras exactas. En esta publicación veremos cómo enseñar a la IA a usar herramientas de R para complementar sus respuestas, y así entregar información exacta en vez de alucinar respuestas.

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Explorar datos del Censo de Población y Vivienda 2024 con R

Una de las dificultades más frecuentes en el análisis de datos es poder acceder a datos censales, porque su tamaño suele ser muy grande para la mayoría de los computadores, o bien imposible de abrir con programas como Excel. En este tutorial veremos cómo cargar los datos del Censo 2024 de Chile con R, accediendo a bases de datos de millones de observaciones para calcular estadísticas poblacionales sin colapsar nuestros computadores.

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8/4/2026

Medir el ancho de una aplicación Shiny como una variable reactiva y usarla para adaptar los contenidos de la app

Al desarrollar aplicaciones web Shiny, tenemos que considerar que van a ser visitadas desde distintos dispositivos: celulares, tablets, computadores grandes, computadores pequeños… Por eso es importante diseñarlas pensando en la reactividad. Si bien Shiny crea aplicaciones reacgtivas, puede ser útil usar el ancho de la ventana para adaptar los contenidos de la app: mostrar u ocultar elementos, ajustar los gráficos, cambiar un layout, o elegir qué visualización presentar según si el usuario está en un computador de escritorio o en un dispositivo móvil.

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6/4/2026

Gráficos horribles

A veces, cuando estoy haciendo una visualización con {ggplot2}, calculo mal los datos o aplico mal una geometría, y obtengo un gráfico tan horrible que le tomo una foto. Aquí voy a mantener una galería de errores de visualización de datos tan horribles que merecen ser registrados para la posteridad.

curiosidades
1/4/2026

Plataforma de análisis: Índice de Brechas de Género

El Índice de Brechas de Género es un nuevo instrumento estadístico desarrollado por la Subdere, diseñado para medir brechas de género a nivel comunal y regional en el país. El IBG se basa en 52 indicadores de nivel comunal y regional, que abarcan las dimensiones de cultura, educación, salud, laboral, participación y social. Se realizaron búsquedas exhaustivas de datos sociales de nivel comunal que cuenten con desagregación de género, incluyendo múltiples solicitudes de datos por ley de transparencia a servicios públicos. Así, hemos desarrollado una plataforma de visualización de datos única en la cantidad de información con perspectiva de género disponible, además complementada con interpretaciones teóricas y conceptuales de cada indicador.

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Galería de libros de Goodreads para tu blog o sitio web con R y Quarto

Para mi blog personal quise crear publicaciones que muestren los libros que he leído cada año, los cuales registro en mi cuenta de Goodreads. Así que usamos R para generar cuadrículas de libros por año, incluyendo la descarga automática de las portadas de los libros. Ésta es una de las gracias de Quarto: incluir código de R dentro de tus documentos, páginas web o publicaciones de blog, para generar contenido basado en datos.

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26/3/2026

Plataforma de visualización de resultados del Estudio de Brechas Comunales

Ya está disponible la plataforma de visualización de los resultados del Estudio de Brechas Comunales de la Subsecretaría de Desarrollo Regional y Administrativo (Subdere). Este proyecto fue desarrollado íntegramente en R, al igual que la plataforma interactiva. Este estudio mide brechas en infraestructura y servicios a través de 59 indicadores de nivel comunal, tomando en consideración las diferencias territoriales de comunas urbanas, mixtas y rurales.

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Extracción de datos estructurados desde texto usando IA

Podemos usar la IA para transformar textos de cualquier tipo en datos estructurados. Esto significa que puedes convertir entrevistas, reseñas, opiniones, correos, noticias y más en bases de datos con la información que necesitas debidamente ordenada en filas y columnas. En ese tutorial usaremos modelos de lenguaje para extraer datos estructurados a partir de noticias reales.

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Interactúa con modelos de lenguaje (LLM) y chatea con IAs directamente desde R

La IA es útil para distintos aspectos del análisis de datos, como interpretar resultados, explorar conjuntos de datos, redactar textos en base a datos, extraer datos estructurados (como entrevistas o noticias) y más. Siguiendo este tutorial podrás usar estas herramientas directamente desde R para aprovecharlas de manera estratégica, controlada y reproducible, integrando los resultados de la IA en tu propio flujo de trabajo.

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Renombrar archivos desde R

Una tarea común en al trabajar con datos (y también en la computación en general) es necesitar renombrar muchos archivos. Podemos usar R para automatizar este tipo de tareas repetitivas; un ejemplo de que R no es sólo un lenguaje para análisis de datos.

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25/2/2026

App: Suicidios en Chile (2017-2024) desde una perspectiva de género

Conjunto de visualizaciones que exploran los datos de egresos médicos del Ministerio de Salud de Chile, distinguiendo entre intentos de suicidio y suicidios consumados. Los gráficos buscan describir las diferencias de género en el fenómeno del suicidio, mostrando desigualdades en la cantidad de intentos y en las víctimas fatales, pero también en los métodos utilizados por hombres y mujeres.

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Crea árboles de las carpetas de tus proyectos con {printtree} en R

Este paquete crea árboles de las carpetas de tus proyectos, que sirven para tener una visión general de la estructura de tus proyectos. Esto puede ser útil de incluir en informes, reportes o documentación de proyectos en los que trabajes, para dejar por escrito la estructura del proyecto.

consejos
18/2/2026

Cómo dejar de repetirte y escribir código más eficiente en R

Cuando trabajas con código, lo mejor es que lo organices para que sea más fácil de entender y más fácil de mantener. Esto, a su vez, reducirá tu carga mental, te volverá más eficiente, y tu yo del futuro te lo agradecerá. En este tutorial te doy algunos consejos para lograrlo usando scripts separados, creando funciones, y haciendo loops para evitar la repetición y mejorar la legibilidad de tu código.

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