La investigación en IA está acelerándose. El 2 de enero afirmé que Claude Code venía para la academia "como un tren de carga" y que un solo académico podría "escribir miles de artículos empíricos." Han pasado menos de dos meses desde entonces, y vale la pena hacer un balance de dónde estamos... En economía, @YanagizawaD ha lanzado un proyecto que está escribiendo literalmente 1,000 artículos. ¡Mi predicción ya se está cumpliendo, mucho más rápido de lo que pensé que lo haría! Mientras tanto, @alexolegimas ha publicado una asombrosa variedad de nuevas investigaciones a través de su substack, aprovechando extensamente Claude Code. He lanzado un "enjambre de investigación" que escribe cientos de artículos, así como un visualizador para búsquedas de especificaciones, un consejo de LLM que se puede usar para revisión por pares, y más. Mis estudiantes y yo hemos realizado un extenso experimento con Claude Code y Codex, y sorprendentemente encontramos que sus salvaguardias desincentivan el p-hacking (aunque se pueden eludir fácilmente). En todas partes, estamos viendo nuevos artículos interesantes que aprovechan la IA. El progreso en la adopción de Claude Code y otras herramientas de IA y en su uso para producir investigaciones está yendo más rápido de lo que esperaba, y ahora parece plausible que siga acelerándose a medida que las herramientas mejoren y más investigadores se familiaricen con ellas. Estoy perplejo por cualquier científico social empírico que no esté prestando atención a estas tendencias y no esté cambiando sus prácticas en consecuencia. Aún no está claro cómo estos cambios afectarán al conocimiento, pero es imposible ignorar lo que se avecina y lo que ya ha sucedido en los últimos meses.