Nos volvimos muy buenos
operando computadores

Durante décadas aprendimos a traducir preguntas en instrucciones que una máquina pudiera ejecutar.

Evolución de los computadores: mainframe, computador personal, web y teléfono móvil

Pero siempre quisimos que hicieran más por nosotros

No solo ejecutar una instrucción: reunir contexto, tomar decisiones y producir un resultado útil.

Ddatos + esquema

Qpregunta de negocio

Ccódigo existente

Rrestricciones

trabajo
coordinado

Resultado verificable

Un análisis reproducible, con código, evidencia y una salida lista para revisar.

La automatización se llama software.

El muro era el costo de programar.

Muchos análisis eran valiosos, pero demasiado pequeños o cambiantes para justificar un proyecto de software.

La automatización siempre fue posible.

Simplemente no era accesible para cada problema.

Hasta ahora. Los agentes reducen el costo de crear código.

Un agente trabaja por pasos

No solo responde: recibe un objetivo, reúne contexto, usa herramientas, actúa y revisa lo ocurrido.

Objetivo

Contexto

Herramientas

Acción

Revisión

observar → corregir → volver a intentar

Un buen agente se parece a un colega confiable

Avanza con autonomía, pero sabe reconocer incertidumbre, riesgo y límites.

Destraba el trabajo

Cuando un camino falla, busca evidencia y prueba una alternativa.

Explora enfoques distintos
Contrasta hipótesis
Refina el plan

Escala con criterio

No oculta lo incierto ni toma decisiones sensibles por su cuenta.

Expone riesgos y supuestos
Pide contexto cuando importa
Devuelve el juicio a la persona

Deja evidencia

Entrega resultados que otra persona puede inspeccionar y repetir.

Guarda código y artefactos
Resume qué cambió
Propone el siguiente paso

Secuencia inspirada en Codex for Everyone — Introductory Workshop, Gabriel Chua (mayo de 2026).

Tres decisiones determinan cómo trabajará Codex

1. Contexto

Q¿Qué pregunta estamos intentando responder?
F¿Qué archivos, datos y documentación son relevantes?
A¿A qué herramientas y servicios puede acceder?

2. Permisos

Qué acciones puede ejecutar por su cuenta y cuáles requieren aprobación.

perfil de seguridad

3. Esfuerzo

Cuánto razonamiento conviene invertir según dificultad y riesgo.

profundidad adecuada

Adaptado para Data Science a partir de Codex for Everyone — Introductory Workshop, Gabriel Chua (mayo de 2026).

Conectores: acceso a datos, herramientas y contexto externo

El agente puede trabajar más allá del repositorio cuando necesita consultar otros sistemas.

Leer documentación, tickets y archivos
Consultar fuentes autorizadas
Conectar el análisis con el flujo real

Codex puede usar el navegador para completar el flujo

No todo vive en una API o un archivo. Algunas tareas requieren observar e interactuar con una interfaz.

Navegar aplicaciones y documentación
Capturar evidencia visual
Verificar el resultado en contexto

Codex convierte el trabajo en artefactos concretos

El resultado no tiene que ser una respuesta en el chat. Puede ser código ejecutable y todo lo que nace de él.

.py / .sqlCódigo y consultas

.ipynbNotebooks

tests/Pruebas

pipelineProcesos de datos

appInterfaces y apps

reportGráficos e informes

El trabajo repetible se convierte en skills y automatizaciones

Una buena instrucción no tiene por qué perderse en el historial de un chat.

Skills

Empaquetan contexto, criterios y pasos para reutilizarlos.

Automatizaciones

Ejecutan ese trabajo en el momento o frecuencia adecuados.

Repositorio del taller ↗idsudd/codex-para-data-science

Ahora llevemos estas capacidades a un problema real

Un clasificador de tickets en español, con evidencia, incertidumbre y decisiones humanas.

Transición al desafío aplicado

El desafío: clasificar tickets de soporte en español

Una fintech ficticia necesita un prototipo que no solo prediga, sino que sepa cuándo pedir ayuda.

“El cajero me descontó el monto, pero no entregó efectivo.”

Partimos desde BANKING77 ↗ y trabajamos con 6 a 10 intenciones que produzcan confusiones interesantes.

Intención predichaUna categoría útil para enrutar el ticket.

Nivel de confianzaUna señal interpretable, no una certeza.

DecisiónClasificar automáticamente o pedir revisión humana.

Abrir repositorio ↗idsudd/codex-para-data-science

La primera tarea no es implementar

Primero necesitamos un contrato experimental que podamos revisar.

Inspecciona PROBLEMA.md y AGENTS.md. Reformula el problema, identifica las decisiones científicas abiertas y propón un plan por etapas. No implementes todavía.

Tres casos aplicados que conectan con el desafío

DEMO 01

EDA visual como micrositio

Codex perfila los datos y convierte los hallazgos en una página navegable, reproducible y fácil de discutir.

Datos → preguntas → visualizaciones → artefacto web

DEMO 02

Un agente propone; otro critica

Separar formulación y auditoría ayuda a descubrir leakage, supuestos débiles y evidencia insuficiente.

Constructor → evidencia → revisor independiente

DEMO 03

Una herramienta de anotación con set_goal

Primero aclaramos el contrato; luego Codex persigue un goal durable hasta entregar una interfaz verificable.

Incertidumbre → revisión humana → nuevas etiquetas

Demo 01: del EDA a una página que se puede explorar

No queremos una colección de gráficos sueltos: queremos una historia visual con procedencia y una ruta de reproducción.

01Perfilar

Clases, idioma, longitud, duplicados y valores faltantes.

02Preguntar

¿Qué explica la dificultad? ¿Dónde está el desbalance?

03Visualizar

Distribuciones, ejemplos, filtros y comparaciones útiles.

04Publicar

HTML autocontenido con supuestos, fuentes y fecha de corte.

05Reproducir

Script, ambiente y comando para regenerar el sitio.

EDA encuentra patrones. El micrositio permite interrogarlos.

Demo 02: el segundo agente no mejora el modelo; intenta romperlo

Agente constructor

Implementa una etapa acotada del plan.

Documenta supuestos
Registra configuración y resultados
Ejecuta pruebas proporcionales

→

Agente revisor

Recibe el contrato y busca evidencia que lo contradiga.

Leakage y test contaminado
Procedencia o splits rotos
Métricas insuficientes por clase
Confianza mal interpretada

Demo 03: investigar primero; formular set_goal después

El pedido inicial no es el goal. Codex inspecciona, aclara y recién entonces redacta un contrato verificable.

ANTES DE SET_GOAL

Explorar

Datos, código, restricciones y decisiones abiertas.

Aclarar

Preguntar lo necesario y acordar entregables.

Formular set_goal

Construir una herramienta de anotación para revisar tickets inciertos.

DEFINICIÓN DE “TERMINADO”

La herramienta deja evidencia humana utilizable

Muestra texto, predicción y confianza.
Permite aceptar, corregir o escalar.
Registra cada decisión con procedencia.
Incluye pruebas y una ruta reproducible.

Patrón inspirado por Vaibhav Srivastav (T14–T15) y respaldado por la guía oficial Follow a goal ↗

Modelo: elegir por rol, no por ansiedad

La ruta base funciona con el modelo disponible. Si tienes selector, asigna capacidad donde cambia el resultado.

Luna

HACE

Lotes claros, extracción, limpieza repetible y trabajo de alto volumen.

Rápida y económica cuando la tarea está bien especificada.

Terra

RESUELVE

EDA, SQL, notebooks, documentación y trabajo cotidiano con herramientas.

El equilibrio recomendado para la mayor parte del taller.

Sol

DECIDE Y REVISA

Diseño experimental, decisiones ambiguas, auditoría metodológica y revisión final.

Úsala donde el juicio sea más caro que el cómputo.

Free: suficiente para explorar tareas breves.Plus: incorpora la familia Sol, Terra y Luna y sesiones más sostenidas.

Modelos · planes y uso

Reasoning: usa el menor nivel que pase la evaluación

LOW

Tarea determinista

Ejecutar lo definido

Renombrar, extraer, transformar o seguir un procedimiento estable.

MEDIUM

Punto de partida

Resolver el trabajo cotidiano

Análisis no trivial, herramientas y decisiones locales.

HIGH

Una evaluación falló

Escalar con evidencia

Metodología, edge cases, debugging complejo o revisión crítica.

Empieza en medium. Sube después de observar un fallo, no antes.

Guía oficial de modelos y reasoning ↗

Manos a la obra

Nos reencontramos en tres checkpoints para tomar decisiones científicas.

Cada persona avanza a su ritmo

Inspeccionar y reformular

Antes del plan, asegúrate de que Codex entendió el problema y sus límites.

Leer README, PROBLEMA y AGENTS

Explicar objetivo y restricciones

Enumerar decisiones abiertas

No implementes. Dime qué entendiste, qué falta decidir y qué riesgos científicos observas.

Cerrar las decisiones que cambian el experimento

No existe un buen plan mientras estas decisiones sigan implícitas.

Clases y confusiones interesantes

Estrategia para ejemplos en español

Splits, métricas y abstención

Preséntame 2–3 opciones por decisión, con riesgos y una recomendación. Espera mi elección.

Convertir las decisiones en un plan revisable

El plan debe preservar evidencia y permitir detenerse después de cada etapa.

Pasos pequeños con artefactos

Pruebas y métricas por checkpoint

Preguntas que vuelven al humano

Propón un plan por etapas. Para cada etapa indica entrada, salida, validación y decisión humana.

Más ideas para seguir explorando

Casos y patrones recopilados desde experiencias públicas. Cada tarjeta abre la fuente original.

Apéndice · material posterior

Galería: medición, dashboards y hojas de cálculo

Cinco formas de convertir datos dispersos en sistemas de medición y artefactos reutilizables.

Antes del dashboard: definir north star, métricas de entrada, guardrails, brechas de datos y un reporte semanal.

Abrir publicación

Los agentes transforman el trabajo analítico cuando pueden operar sobre archivos, herramientas y resultados.

Ver fuente

Un dashboard profesional exige definiciones, cohortes, reconciliación y una ruta reproducible.

Ver fuente

Codex puede editar y mejorar estructuralmente una hoja, no solo explicar sus fórmulas.

Ver fuente

Las hojas de cálculo combinan datos, lógica y una entrega que otras personas pueden inspeccionar.

Ver fuente

Galería: revisión, finanzas e investigación

El agente también puede verificar, reproducir y separar evidencia de inferencia.

Auditar un operating plan antes de exponerlo a liderazgo.

Ver fuente

Conectar pasos de un proceso financiero mensual complejo y conservar trazabilidad.

Ver fuente

Traducir un paper a implementación local y perseguir una condición verificable con /goal.

Ver fuente

Un puente entre LaTeX legible para personas y Lean verificable por máquina.

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Jeremy Nguyen

@JeremyNguyenPhD · T10

↗

Integrity gates

Separar búsqueda, extracción, análisis y redacción para proteger la evidencia.

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Mushtaq Bilal

@MushtaqBilalPhD · T11

↗

Investigadores

Un punto de entrada accesible a Codex para investigación académica.

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Galería: datos dispersos y objetivos durables

Integrar fuentes con límites claros y definir el contrato de “terminado” antes de ejecutar.

Cruzar correo y presupuesto para apoyar un flujo fiscal; útil como patrón, con especial cuidado por la privacidad.

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Análisis de datos aplicado a una compra de vivienda: reunir contexto, comparar y explicitar supuestos.

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Investigar y reunir requisitos antes de convertir el pedido en un objetivo de larga duración.

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Dejar que Codex formule el goal después de conversar sobre restricciones, checkpoints y definición de éxito.

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Galería: modelos, contexto y manejo de cuota

Estas publicaciones aportan patrones para probar; sus cifras no sustituyen la documentación ni la medición propia.

Sol planifica, Luna ejecuta y Sol revisa.

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Luna como worker veloz para tareas claras y repetibles.

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Elegir entre Sol, Terra y Luna según ambigüedad, volumen y costo.

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Sarah Chieng

@MilksandMatcha · T19

↗

Contexto

Un thread por línea de trabajo mantiene el contexto enfocado.

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Un thread gestor puede sintetizar resultados de lanes independientes.

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AI Builder Club

@aibuilderclub_ · T21

↗

Umbral 272K

Contextos enormes pueden activar multiplicadores de precio en API.

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Una experiencia sobre /goal y límites de uso: hipótesis útil, no garantía.

Ver fuente

Documentación oficial para volver después del taller

La fuente de verdad para modelos, precios, parámetros, goals y comandos.

Comparar Sol, Terra y Luna; capacidades, razonamiento y selección por tarea.

Capacidades, contexto y precio del modelo para trabajo complejo.

Capacidades, contexto y precio para el trabajo cotidiano.

Cómo definir un resultado durable con una condición verificable.

Abrir guía

Comandos disponibles en Codex y su uso en el flujo de desarrollo.

Abrir guía

Los tweets documentan prácticas y ejemplos; modelos, precios y límites pueden cambiar. Revisa siempre las fuentes oficiales.