La investigación en IA se está acelerando. El 2 de enero afirmé que Claude Code venía a la academia "como un tren de mercancías" y que un solo académico sería capaz de "escribir miles de artículos empíricos". Han pasado menos de dos meses desde entonces, y merece la pena hacer balance de dónde estamos... En economía, @YanagizawaD ha lanzado un proyecto que literalmente consiste en escribir 1.000 artículos. ¡Mi predicción ya se está cumpliendo, mucho más rápido de lo que pensaba! Mientras tanto, @alexolegimas ha publicado una impresionante variedad de nuevas investigaciones a través de su substack, aprovechando ampliamente 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 puede usarse para revisión por pares, y más. Mis estudiantes y yo hemos realizado un experimento extenso con Claude Code y Codex, y sorprendentemente hemos descubierto que sus barreras desaconsejan el p-hacking (aunque se pueden eludir fácilmente). Por todas partes vemos artículos interesantes que aprovechan la IA. El progreso en la adopción de Claude Code y otras herramientas de IA y su uso para producir investigación avanza más rápido de lo que esperaba, y ahora parece plausible que siga acelerándose a medida que las herramientas mejoren y más investigadores se familiaricen. Me desconcierta cualquier científico social empírico que no preste atención a estas tendencias y no cambie sus prácticas en consecuencia. Aún no está claro cómo afectarán estos cambios al conocimiento, pero es imposible ignorar lo que viene y lo que ya ha ocurrido en los últimos meses.