Juan Diego Andrés PRADA··RAMÍREZ Entrar
Lección 6 de 7

LaTeX + IA

¿Qué es?

Este módulo trata sobre usar la inteligencia artificial —en concreto, modelos de lenguaje como los asistentes de chat— para acelerar tu trabajo en LaTeX. La IA puede generar preámbulos, tablas, diagramas TikZ y prosa en segundos. Pero también puede inventar paquetes que no existen, usar comandos obsoletos o romper la coherencia de tu diseño sin avisar.

¿Cómo funciona?

La idea central es tratar a la IA como un generador de borradores y un par de revisión, no como una autoridad. El flujo seguro es generar, compilar y auditar: pides un fragmento, lo aíslas en un documento mínimo, compruebas que compila y verificas que respeta tu sistema de diseño antes de integrarlo. Tú conservas el criterio; la IA aporta velocidad, y siempre verificas lo que afirma (por ejemplo, que un paquete exista de verdad en CTAN).

¿Para qué sirve?

Producir un kit completo de material didáctico es mucho trabajo, y la IA bien usada lo acelera enormemente: borradores de tablas, primeras versiones de diagramas, explicaciones de errores de compilación. En tu proyecto final, saber colaborar con la IA sin delegarle el criterio te permite construir más rápido sin sacrificar la coherencia ni la calidad de tu design system. La tesis del módulo: la IA genera borradores; tú auditas y decides.

Un modelo de lenguaje (LLM) escribe LaTeX con sorprendente fluidez: te da un preámbulo, una tabla, un diagrama TikZ en segundos. Pero también inventa paquetes que no existen, usa comandos obsoletos y rompe tu design system sin avisar. Este módulo te enseña a usar la IA como acelerador y como par de revisión, sin delegarle el criterio. La tesis: la IA genera borradores; tú auditas y decides.

Qué hace bien la IA y qué hace mal

La IA es fuerte en lo que aparece miles de veces en su entrenamiento y débil en lo específico y reciente:

  • Confía (y verifica): estructuras estándar (tabular con booktabs, entornos tcolorbox comunes), explicar un error de compilación, traducir una idea a un primer borrador de TikZ, reescribir prosa.
  • Desconfía siempre: nombres exactos de paquetes y opciones, comandos de versiones recientes, cualquier cosa que afirme sobre tu design system, y la matemática o los datos dentro del contenido.

Error común: pedir "un paquete para hacer X" y pegar la respuesta sin comprobar que el paquete existe y se mantiene. Los LLM alucinan nombres plausibles (\usepackage{fancytable}) que fallan con File not found. Antes de adoptar un paquete, verifícalo en CTAN. Si no existe en CTAN, no existe.

El flujo correcto: generar, compilar, auditar

Nunca pegues LaTeX de un LLM directo a tu documento maestro. El ciclo seguro:

  1. Aísla. Pega el fragmento en un documento mínimo aparte.
  2. Compila. Si no compila, el LLM se equivocó —dale el error literal para que lo corrija.
  3. Audita contra tu sistema. Aunque compile, ¿respeta tu vocabulario semántico, tu única tinta, tu pareja tipográfica?
  4. Integra solo lo que pasó los tres filtros.
% Documento de prueba mínimo para auditar un fragmento de la IA
\documentclass[11pt, letterpaper]{article}
\usepackage{fontspec}\usepackage{polyglossia}\setdefaultlanguage{spanish}
\usepackage{booktabs}
\begin{document}
% <-- pega aquí SOLO el fragmento generado y compila
\end{document}

Tip: "compila" no es lo mismo que "está bien". Un fragmento puede compilar y aun así romper tu diseño: meter una tabla con líneas verticales, un tercer color, o maquetación a mano en el cuerpo. La compilación valida la sintaxis; tú validas el criterio editorial.

Promptear con tu design system

La IA produce mejor LaTeX cuando le das tus reglas. En vez de "hazme una tabla", dale el contrato:

Genera una tabla en LaTeX con estas restricciones NO negociables:
- Solo booktabs: \toprule, \midrule, \bottomrule. CERO líneas verticales.
- Columnas numéricas alineadas a la derecha.
- Sin color de fondo; sin \rowcolor.
- No inventes paquetes: usa solo booktabs.
Datos: [pega tus datos]

Pegar tu preamble.tex o tu lista de comandos semánticos al inicio del chat hace que la IA use tus entornos (\begin{definicion}{...}) en vez de inventar formato. Conviertes al modelo en un usuario de tu sistema, no en un saboteador de él.

Auditar: la checklist de revisión

Trata cada fragmento generado como código en revisión. Pásalo por esta lista:

  • ¿Compila en un documento mínimo y limpio?
  • ¿Existen todos los paquetes (verificados en CTAN)?
  • ¿Comandos vigentes, sin sintaxis obsoleta (\bf, \it, eqnarray)?
  • ¿Respeta el sistema: una tinta, pareja tipográfica, vocabulario semántico, tablas sin verticales?
  • ¿El contenido es correcto? La matemática, los datos y los hechos los verificas tú: el LLM puede escribir una tabla impecable con números equivocados.

Error común: confiar la corrección del contenido a la IA. Una fórmula bien compuesta puede estar mal, y un dato bien alineado puede ser falso. La IA cuida la forma; el fondo es tuyo. En material para estudiantes, un error de contenido bien maquetado es peor que uno feo.

Usar la IA para depurar errores

Donde la IA rinde más es explicando errores de compilación. Pégale el mensaje completo y el fragmento:

Compilo con LuaLaTeX y obtengo:
! Undefined control sequence. \toprule
Aquí está mi preámbulo y mi tabla: [pega ambos]
¿Qué falta?

Casi siempre acierta: aquí, que falta \usepackage{booktabs}. Para errores oscuros de TikZ o tcolorbox, suele ahorrarte una hora de búsqueda. Pero pídele que explique la causa, no solo el parche: así aprendes y no dependes de ella la próxima vez.

Ejemplo guiado: auditar una respuesta de la IA

Supón que pediste una tabla y la IA devolvió esto:

\begin{tabular}{|l|c|c|} % <- líneas verticales: rompe el estilo
\hline
\bf Planeta & \bf Lunas & \bf UA \\ % <- \bf obsoleto
\hline
Tierra & 1 & 1.0 \\ \hline
\end{tabular}

Auditoría paso a paso: (1) compila, sí —pero (2) usa líneas verticales (| y \hline), prohibidas en tu sistema; (3) \bf es obsoleto (lo correcto es \textbf o \bfseries); (4) la columna numérica está centrada, no a la derecha. Corregido a tu estándar:

\begin{tabular}{@{}lcr@{}}
 \toprule
 \textbf{Planeta} & \textbf{Lunas} & \textbf{UA} \\
 \midrule
 Tierra & 1 & 1.00 \\
 \bottomrule
\end{tabular}

La IA te ahorró teclear la estructura; tu criterio la convirtió en editorial. Ese reparto —velocidad de la IA, juicio tuyo— es la competencia central de este módulo.

Tech English: a los datos inventados por un LLM se les llama hallucinations; al fragmento de prueba aislado, un minimal working example (MWE) —pedir uno es la norma para reportar errores de LaTeX; y a revisar código generado, auditing. "Always test AI-generated LaTeX in an MWE before integrating" resume el módulo.

Ejercicios

Evaluados por criterio y rigor en la auditoría, no por usar más la IA.

  1. Auditoría documentada. Pide a un LLM "un preámbulo de guía con un design system". Audítalo entero: marca qué paquetes verificaste en CTAN, qué comandos obsoletos hallaste, y qué viola tu sistema (color, fuentes, semántica). Entrega la versión corregida y una nota de cambios. Se valora: que detectes lo que compila pero está mal —no que el resultado sea grande.

  2. Prompt con contrato. Escribe un prompt que incluya tu vocabulario semántico y tus reglas de estilo, y pide a la IA convertir una tabla cruda en una de tu kit. Compara su salida con lo que pediste y corrige lo que se desvió. Se valora: que el prompt restrinja a la IA a tu sistema y que sepas distinguir cuándo obedeció y cuándo no —la habilidad que cierra el curso al construir, con IA generando y tú auditando, tu kit de material didáctico (guía + presentación Beamer con design system reutilizable).

Tu progreso se guarda en este navegador. Inicia sesión para guardarlo en tu cuenta y verlo desde cualquier dispositivo.