Alexey Seleznev publicó un curso gratuito en video sobre R para desarrollar herramientas de AI

Alexey Seleznev ha publicado un curso de vídeo gratuito sobre R enfocado en crear herramientas de IA, interfaces de chat y sistemas multiagente. El curso está diseñado como una hoja de ruta práctica para quienes ya programan en R y desean integrar LLMs en sus flujos de trabajo, en lugar de simplemente usar chats web.

Qué hay dentro del curso

La idea principal del curso es demostrar que el ecosistema R es adecuado no solo para análisis clásico y visualización, sino también para el desarrollo completo de aplicaciones de IA. El autor se enfoca no en una colección de trucos dispares, sino en un conjunto coherente de herramientas: `ellmer` para trabajar con modelos, `mcptools` para MCP, `ragnar` para RAG, `shinychat` y `querychat` para interfaces, y `mini007` para escenarios de agentes. Como resultado, el curso no parece una revisión de novedades, sino un intento de armar una trayectoria lista para desarrolladores R que entran en IA aplicada.

"Este curso no trata sobre ejemplos abstractos y demostraciones de juguete".

También es importante que los materiales estén disponibles de forma gratuita en formato de libro online con videoclases, apuntes y ejemplos de código. Esto reduce la barrera de entrada para quienes han trabajado durante mucho tiempo en R pero aún veían los marcos de IA modernos como territorio de Python. De esta forma, el curso resuelve dos tareas a la vez: proporciona una estructura de aprendizaje y muestra qué paquetes usar ahora mismo, sin montar independientemente un conjunto de docenas de repositorios y artículos.

Siete módulos prácticos El programa consta de siete lecciones consecutivas.

El autor primero cubre el trabajo básico con LLMs a través del paquete `ellmer`: configurar claves de API, crear chats, extraer datos estructurados de texto y construir una interfaz simple. Luego el curso pasa a asuntos más aplicados: desplegar un modelo en un bot de Telegram, gestionar el contexto del usuario y preservar el historial de chat entre sesiones.

• Conectar diferentes proveedores de LLM directamente desde R Crear chats de IA e interfaces web basadas en Shiny Ejecutar un servidor MCP y cliente MCP para trabajar con herramientas externas Construir un sistema RAG con embeddings, DuckDB y búsqueda híbrida Desarrollar escenarios multiagente con generación y ejecución de código R En la segunda mitad del curso, el enfoque cambia hacia arquitecturas más complejas. Un módulo se dedica a MCP como forma de conectar modelos con datos y funciones, incluida la integración con herramientas como Claude Desktop. Otro aborda el enfoque RAG: embeddings, almacenamiento vectorial en DuckDB y respuestas basadas en tu propia documentación. Lecciones separadas cubren la configuración de la interfaz `shinychat`, trabajar con `querychat`, que traduce consultas en lenguaje natural a SQL, y sistemas multiagente donde la IA no solo responde sino también coordina acciones, evalúa la calidad de resultados y ejecuta código.

Para quién es el curso

Según la descripción del autor, el curso está dirigido principalmente a analistas de datos, desarrolladores R y quienes ya escriben código R con confianza. Este no es material introductorio para principiantes absolutos: sin sintaxis básica del lenguaje y comprensión de cómo trabajar con paquetes, el ritmo probablemente será demasiado rápido. Sin embargo, para profesionales que desean pasar rápidamente de "probé un chatbot" a un prototipo funcional, el programa parece bastante práctico.

La fortaleza del curso es que cubre varios escenarios de trabajo que normalmente se estudian en partes. Aquí en un solo lugar encontrarás APIs LLM, bots, interfaces web, acceso a datos a través de MCP, búsqueda en tu propia base de conocimiento y patrones de agentes. Para equipos corporativos esto es especialmente útil: un analista o desarrollador BI puede evitar cambiar el lenguaje y el conjunto principales, y agregar características de IA directamente a proyectos R existentes, paneles y servicios internos.

El formato gratuito también importa: este curso puede usarse como un punto de entrada interno para un equipo sin un presupuesto de capacitación separado.

Qué significa esto R sigue siendo un lenguaje nicho en comparación con

Python en desarrollo de IA, pero cursos como este muestran que la brecha se está cerrando rápidamente a nivel de herramientas aplicadas. Para la comunidad hispanohablante, esta es una forma lista y estructurada de adentrarse en LLMs, MCP, RAG y sistemas de agentes sin salir del ecosistema familiar.