PUNTO 1: Asistentes de código (ChatGPT, Copilot, Codeium, Tabnine, Replit AI, Kodu AI)

Estos son los que generan o completan código directamente.

1. ChatGPT (GPT-4o, GPT-5)

  • Qué hace: Genera, corrige y explica código R.

  • Cómo usarlo:

    1. Abrir chat.openai.com o la app.

    2. Pedir código R directamente, por ejemplo:

      Escribe un script en R que lea un CSV y haga un gráfico de dispersión entre dos columnas.

    3. Copiar el código a RStudio o Replit y ejecutarlo.

    4. Si hay errores, pedirle que los corrija:

      Me da este error al ejecutar en R, ¿cómo lo arreglo?

2. GitHub Copilot

  • Qué hace: Autocompleta y sugiere código mientras escribes.

  • Cómo usarlo:

    • En RStudio (2024.04+) o VS Code:

      1. Instalar la extensión Copilot.

      2. Escribir comentarios que describan la función que querés:

        # Función que calcula media, mediana y desviación estándar de un vector

      3. Copilot sugerirá automáticamente el código.

      4. Aceptar con Tab o ignorar con Esc.

3. Codeium

  • Qué hace: Similar a Copilot, gratuito.

  • Cómo usarlo:

    1. Crear cuenta en codeium.com.
    2. Instalar plugin para VS Code o JetBrains.
    3. Escribir comentarios o líneas de código, Codeium completará el resto.

4. Tabnine

  • Qué hace: Autocompletado predictivo, aprende de tu código.

  • Cómo usarlo:

    1. Instalar plugin en VS Code, JetBrains o Sublime.
    2. Empezar a escribir un script .R.
    3. Tabnine sugerirá funciones y variables según tu código previo.

5. Replit AI

  • Qué hace: Entorno en la nube que ejecuta R y genera código.

  • Cómo usarlo:

    1. Crear cuenta en replit.com.
    2. Crear un “Repl” con R Language.
    3. Usar el chat de IA para generar código y ejecutar en el mismo navegador.

6. Kodu AI

  • Qué hace: Genera scripts R para análisis de datos.

  • Cómo usarlo:

    1. Crear cuenta en kodu.ai.
    2. Subir tu dataset.
    3. Pedir análisis o visualizaciones y recibir código R listo.

PUNTO 2: Plataformas de notebooks y entornos colaborativos (Posit Cloud, Deepnote, JupyterLab, Colab)

Estos entornos permiten escribir y ejecutar R con asistencia de IA, a veces directamente en la nube.

1. Posit Cloud + ChatGPT plugin

  • Qué hace: RStudio en la nube con IA integrada.

  • Cómo usarlo:

    1. Crear cuenta en posit.cloud.
    2. Abrir un proyecto R.
    3. Activar plugin de ChatGPT (requiere API key).
    4. Pedir al plugin que genere funciones, gráficos o análisis.

2. Deepnote

  • Qué hace: Notebooks colaborativos con IA.

  • Cómo usarlo:

    1. Crear cuenta en deepnote.com.
    2. Crear notebook con kernel R.
    3. Usar IA integrada para generar código o explicaciones de R.

3. JupyterLab + Jupyter AI

  • Qué hace: Entorno de notebooks donde R puede usar modelos LLM.

  • Cómo usarlo:

    1. Instalar JupyterLab y kernel de R (IRkernel).
    2. Instalar extensión Jupyter AI.
    3. Pedirle al modelo que genere código, explique errores o haga visualizaciones.

4. Google Colab

  • Qué hace: Notebooks en la nube; R se puede usar vía configuración.

  • Cómo usarlo:

    1. Abrir colab.research.google.com.
    2. Crear notebook y cambiar el kernel a R (%install rpy2 para Python↔︎R).
    3. Integrar IA vía APIs (OpenAI, etc.) para generar y ejecutar código.

PUNTO 3: Modelos de lenguaje que entienden R (Claude, Gemini, Mistral, LLaMA-3)

Estos modelos son LLMs que puedes usar desde un chat o integrando APIs.

  • Claude (Anthropic): Genera y explica código R. Uso: interfaz web o API.
  • Gemini (Google): Similar a ChatGPT, útil para análisis de datos y R.
  • Mistral / Mixtral / LLaMA-3: Open-source, puedes correrlos localmente y pedirles scripts R o depuración.

💡 Cómo usarlos:

  1. Acceder al modelo vía web o API.

  2. Pedir código R en lenguaje natural, p.ej.:

    Genera un gráfico de barras de frecuencia de una columna en R.

  3. Copiar el código generado a RStudio o un notebook para ejecutarlo.

PUNTO 4: Integración R ↔︎ IA para análisis y predicción (OpenAI API, Azure, Hugging Face, MLflow, Tidymodels)

Estas son herramientas para automatizar análisis usando R y modelos IA.

1. OpenAI API

  • Puedes llamar a GPT desde R con el paquete httr o openai.
  • Ejemplo básico en R:
library(httr)
response <- POST(
  "https://api.openai.com/v1/completions",
  add_headers(Authorization = paste("Bearer", Sys.getenv("OPENAI_API_KEY"))),
  body = list(
    model = "text-davinci-003",
    prompt = "Escribe código R que calcule la media y mediana de un vector",
    max_tokens = 100
  ),
  encode = "json"
)
content(response)$choices[[1]]$text

2. Azure OpenAI

  • Similar a OpenAI API pero en nube empresarial; puedes automatizar generación de código R.

3. Hugging Face

  • Puedes usar modelos de LLM desde R con reticulate para Python o llamando a la API de HF.

4. MLflow y Tidymodels

  • MLflow: gestiona tus modelos de machine learning en R y registra ejecuciones.
  • Tidymodels: puedes usar IA para generar pipelines de análisis y optimizar hiperparámetros.

💡 Resumen del flujo de trabajo recomendado:

  1. Generar código / idea: ChatGPT, Claude, Gemini, Kodu AI.
  2. Autocomplete mientras escribís: Copilot, Codeium, Tabnine.
  3. Ejecutar y depurar: RStudio, Posit Cloud, Deepnote, Replit.
  4. Automatizar análisis o integraciones IA: OpenAI API, Azure, Hugging Face.

Si querés, puedo hacer un diagrama visual tipo “mapa de flujo” mostrando cómo combinar todos estos asistentes en un solo flujo de trabajo de R, para que veas qué usar en cada etapa.

¿Querés que haga eso?