Actividad con IA — Unidad 4: "Crítica al econometrista artificial"
Nivel de uso de IA: N4 (actividad diseñada para usar IA) · Modalidad: parejas · Tiempo estimado: 60 min
Objetivo
Auditar interpretaciones de regresiones generadas por IA. La evidencia muestra que los LLMs interpretan resultados con exceso de confianza: lenguaje causal injustificado, unidades incorrectas con variables en logaritmo y confusión entre significancia y magnitud. Quien no sabe detectarlo, firma informes con errores; quien sabe, tiene un asistente útil.
Mecánica
Paso 1 — Genere el material (10 min). Estime el modelo de la Tarea 4:
modelo_2 <- lm(log(ingreso_laboral) ~ anios_educacion + edad + sexo, data = geih)
summary(modelo_2)Copie la salida completa de summary() y pídale a su chatbot:
"Interpreta estos resultados de una regresión para un informe de política pública. Datos: encuesta de hogares de Colombia, corte transversal. [pegar salida]"
Paso 2 — Audite con la rúbrica (25 min). Califique la respuesta de la IA punto por punto (1 = mal, 3 = bien):
| # | Criterio de auditoría | 1–3 | Evidencia (cita textual de la IA) |
|---|---|---|---|
| 1 | ¿Evita lenguaje causal ("causa", "efecto de", "aumenta el ingreso") o lo usa sin justificación? | ||
| 2 | ¿Interpreta las unidades correctamente? (dependiente en log → puntos log/%; ¿usó exp(β)−1 para la dummy grande?) |
||
| 3 | ¿Lee la dummy contra su categoría de referencia explícita? | ||
| 4 | ¿Distingue significancia estadística de magnitud económica? | ||
| 5 | ¿Dice algo válido (y prudente) sobre el R² y lo que el modelo NO explica? | ||
| 6 | ¿Menciona limitaciones de identificación (variables omitidas, selección) o vende el resultado como definitivo? |
Paso 3 — Contrainterrogue (10 min). Donde la IA falló, presiónela: "¿Puedes afirmar causalidad con un corte transversal? ¿Qué supuestos necesitas?", "La dependiente está en logaritmo: ¿en qué unidades está el −0.41 de la dummy?". Anote si corrige bien cuando se le confronta (típicamente sí — lo cual confirma que la primera respuesta no era su mejor respuesta, y que el auditor era usted).
Paso 4 — Escriba la versión buena (15 min). Redacte la interpretación correcta en ≤ 6 líneas: magnitudes con unidades, "asociado a", referencia de la dummy, una frase sobre lo que estos datos no permiten afirmar.
Variante opcional (para curiosos): repita el Paso 1 con el paquete
statlingua (explain(modelo_2, audience = "student")) y compare qué hace
mejor y qué hace peor que el chat.
Entregable
Un documento corto (script con comentarios o .md) con: la respuesta original de la IA, la rúbrica diligenciada con citas, el contrainterrogatorio, y su versión corregida.
Qué se evalúa
| Criterio | Peso |
|---|---|
| Rúbrica bien aplicada, con citas textuales como evidencia | 40% |
| Calidad del contrainterrogatorio (preguntas que van al punto débil) | 20% |
| Versión corregida: unidades, referencia, sin causalidad, magnitud vs. significancia | 40% |
Regla de oro que deja esta actividad: la IA redacta rápido; el criterio econométrico lo pone usted. En la Maestría (y en el trabajo), usted es quien firma.