Stata da un paso firme hacia la integración práctica de la inteligencia artificial generativa dentro del análisis estadístico. En una reciente publicación técnica, Chuck Huber, Director of Statistical Outreach en StataCorp, mostró cómo ejecutar ChatGPT, Claude, Gemini y Grok directamente desde Stata, utilizando PyStata y las APIs oficiales de cada modelo.

Esta integración no busca reemplazar el análisis estadístico, sino potenciar el flujo de trabajo del analista, permitiendo generar texto, documentar resultados, automatizar tareas y explorar ideas sin salir del entorno de Stata.

IA generativa como extensión natural de Stata

La propuesta es clara: convertir a los modelos de lenguaje en comandos nativos de Stata, ejecutables como cualquier otro .ado.

Ejemplo directo desde la consola:

.chatgpt "Write a haiku about Stata."

.claude "Write a haiku about Stata."

.gemini "Write a haiku about Stata."

.grok "Write a haiku about Stata."

Cada comando envía el texto a un modelo distinto y devuelve la respuesta directamente en la ventana de resultados, sin necesidad de cambiar de herramienta o entorno.

El habilitador clave: PyStata

Toda esta integración se apoya en las capacidades de Stata/Python integration (PyStata), que permite:

• Ejecutar código Python desde Stata

• Instalar paquetes vía pip

• Consumir APIs modernas

• Transferir datos y texto entre Stata y Python usando SFI (Stata Function Interface)

Este enfoque posiciona a Stata como una plataforma abierta y extensible, capaz de incorporar tecnologías emergentes sin perder rigor ni reproducibilidad.

ChatGPT en Stata: adaptación a la nueva API de OpenAI

Debido a los cambios recientes en la API de OpenAI, los comandos creados en años anteriores dejaron de funcionar. La solución consiste en actualizar el código Python y utilizar el cliente moderno de OpenAI.

El nuevo comando:

• Usa el modelo gpt-4.1-mini

• Muestra la respuesta en Stata

• Guarda la salida en un archivo .txt

• Devuelve el texto a un macro local (r(OutputText))

Esto convierte a ChatGPT en un componente reutilizable dentro de scripts estadísticos.

Claude en Stata: IA conversacional con Anthropic

El modelo Claude, desarrollado por Anthropic, se integra siguiendo exactamente el mismo patrón:

• Instalación del paquete anthropic

• Uso del modelo claude-3-haiku

• Manejo explícito de errores de red o timeout

La similitud entre los comandos demuestra que una vez dominado el patrón PyStata + API, es posible integrar prácticamente cualquier modelo de lenguaje.

Gemini en Stata: la propuesta de Google

Gemini, el modelo de Google, también puede ejecutarse directamente desde Stata mediante su API oficial.

Características destacadas:

• Modelo gemini-2.5-flash

• Respuestas rápidas

• Ideal para generación de texto breve, resúmenes y explicaciones

Gemini se perfila como una opción eficiente para tareas donde la velocidad y claridad son prioritarias.

Grok en Stata: experimentación con xAI

Como ejercicio adicional, el artículo muestra cómo integrar Grok, el modelo de xAI.

Aunque su uso es más experimental, refuerza una idea clave:

cualquier modelo con API puede convertirse en un comando de Stata.

Esto abre la puerta a comparaciones entre modelos y a flujos de trabajo híbridos dentro de un mismo proyecto estadístico.

Un patrón común, múltiples aplicaciones

Todos los comandos comparten la misma arquitectura:

1. Stata envía el prompt a Python

2. Python consulta la API del modelo

3. La respuesta se:

   • Imprime en Results

   • Guarda en un archivo de texto

   • Regresa a Stata como macro

Este patrón puede adaptarse fácilmente para:

• Documentar análisis automáticamente

• Generar reportes preliminares

• Crear asistentes internos para analistas

• Apoyar procesos de enseñanza y capacitación

Consideraciones prácticas

• Las APIs cambian con frecuencia

• Las respuestas largas pueden causar errores al regresar texto a Stata

• Para salidas complejas, es preferible trabajar con archivos

• Los errores de timeout suelen ser temporales

Estas limitaciones son inherentes al uso de APIs modernas y no representan fallas del enfoque.

La integración de ChatGPT, Claude, Gemini y Grok en Stata confirma que la estadística tradicional y la IA generativa pueden coexistir y complementarse. Gracias a PyStata, los analistas pueden incorporar modelos de lenguaje directamente en sus flujos de trabajo, manteniendo control, reproducibilidad y precisión.

En Multion, vemos esta tendencia como una señal clara del futuro del análisis de datos: herramientas estadísticas robustas potenciadas por inteligencia artificial, trabajando juntas dentro de un mismo entorno.