Descripción del taller:

Este taller busca acompañar a estudiantes y jóvenes profesionales de economía en sus primeros pasos en la formulación y desarrollo de una investigación cuantitativa, integrando de manera sistemática el uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) a lo largo de todo el proceso: desde la definición del problema de investigación y la revisión de literatura, hasta el diseño metodológico, la construcción de bases de datos y la estimación econométrica en distintos softwares.

Se presentarán y utilizarán herramientas de IA especializadas en búsqueda y síntesis de literatura, organización de referencias, apoyo en redacción académica y generación de código en Stata, EViews, R y Python, de modo que los participantes conozcan tanto las posibilidades como las limitaciones de estas tecnologías en el trabajo de investigación económica.

Objetivo general:

Que los participantes adquieran una ruta clara y ordenada para iniciar una investigación económica cuantitativa, entendiendo los componentes fundamentales del diseño de investigación y aprovechando herramientas de inteligencia artificial para hacer más eficiente y rigurosa cada etapa del proceso.

Objetivos específicos

Al finalizar el taller, el participante será capaz de:

• Plantear un problema de investigación en economía de forma clara y acotada, formulando preguntas, objetivos e hipótesis coherentes.
• Realizar una revisión de literatura básica apoyándose en herramientas de IA para búsqueda, organización y síntesis de información académica.
• Formular una matriz de coherencia/consistencia que vincule problema, objetivos, hipótesis, variables, metodología y estrategia empírica.
• Definir el enfoque, tipo y nivel de la investigación, así como el diseño muestral y los métodos de recolección de datos.
• Plantear una estrategia empírica adecuada (modelo econométrico, método de estimación y análisis de robustez) acorde a las preguntas de investigación.
• Manejar bases de datos económicas en Stata, EViews, RStudio y Python, utilizando IA para el apoyo en la limpieza de datos, generación de código y documentación.
• Aplicar estos conocimientos en un caso práctico usando la ENAHO (u otra base de datos económica) como ejemplo integrador.

Metodología

• Exposición breve y guiada del docente.
• Demostraciones en vivo del uso de herramientas de IA para investigación:
  • Búsqueda y síntesis de literatura: SciSpace, Connected Papers, ResearchRabbit, Semantic Scholar, Elicit, Perplexity, etc.
  • Organización de referencias: Zotero/Mendeley con apoyo de IA (resúmenes, etiquetas).
  • Apoyo a la redacción y estructuración de secciones del trabajo (introducción, marco teórico, metodología).
  • Generación y explicación de código en Stata, EViews, R y Python.
• Trabajo guiado sobre ejemplos concretos (caso aplicado con ENAHO).
• Espacios de preguntas y discusión orientados a proyectos de investigación de los participantes.