Actividad con IA — Unidad 1: "Primero tú, luego la IA"

Nivel de uso de IA: N4 (actividad diseñada para usar IA) · Modalidad: individual · Tiempo estimado: 45 min
Objetivo
Aprender a usar la IA como tutor de errores — no como oráculo — y comprobar de primera mano que puede equivocarse con total seguridad.
Parte A — La escalera de depuración (30 min)
Los cuatro fragmentos de abajo producen error o warning. Para cada uno siga los tres escalones en orden (no salte al 3):
- Usted solo: ejecute el fragmento, lea el mensaje completo y escriba como comentario su hipótesis de qué pasó.
- La documentación: consulte la ayuda (
?mean,?data.frame, ...) y ajuste su hipótesis si hace falta. - La IA como tutor: pregunte usando la plantilla de la Guía de uso de IA (sección 5), pidiendo explicación, no solución. Compare con su hipótesis.
## fragmento 1
ingresos <- c(1200000, 950000, NA, 800000)
promedio <- mean(ingresos)
promedio * 12
## fragmento 2
mean(ingresos, narm = TRUE)
## fragmento 3
personas <- data.frame(nombre = c("Ana", "Luis", "Sara"),
edad = c(28, 45))
## fragmento 4
Ingresos_2024 <- 1500000
ingresos_2024 + 100000Entregable: un script actividad_ia1_SuCodigo.R con los cuatro fragmentos
y, para cada uno, tres comentarios:
## mi hipotesis: ...
## que decia la ayuda/documentacion: ...
## que dijo la IA y en que coincidio (o no) conmigo: ...Parte B — Caza de alucinaciones (15 min)
- Pregúntele a su chat de IA: "¿Qué paquete de R me recomiendas para [elija: leer archivos de Stata / hacer mapas de Colombia / limpiar nombres de columnas]? Dame el nombre del paquete y una función concreta con sus argumentos."
- Verifique cada afirmación: ¿el paquete existe en CRAN? ¿la función
existe (
?funciontras instalarlo, o búsquela en la documentación web)? ¿los argumentos que citó son reales? - Anote el resultado en su script como comentarios: qué verificó, qué era cierto y qué no.
En estudios recientes, ~20% de los paquetes que los LLMs citan en código generado no existen. Si nunca lo ha visto pasar, hoy es el día.
Qué se evalúa
| Criterio | Peso |
|---|---|
| Hipótesis propia ANTES de consultar la IA (escalón 1 honesto) | 40% |
| Verificación contra la documentación (escalón 2) | 30% |
| Comparación crítica con la respuesta de la IA (¿coincidió?, ¿inventó algo?) | 30% |
Regla de oro que deja esta actividad: la IA explica bien la mayoría de los errores de R — y aún así usted debe poder distinguir cuándo no. Eso solo se logra intentando primero.