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El artículo evalúa el progreso reciente en el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) para tareas relacionadas con el modelado de cópulas, un área del análisis estadístico dedicada al estudio de la dependencia entre variables aleatorias con aplicaciones en finanzas e hidrología. El trabajo retoma experimentos previos realizados con ChatGPT 3.5 y compara sus resultados con los obtenidos con modelos más recientes de OpenAI, especialmente el modelo o1. A través de varios ejemplos —incluyendo la formulación analítica de densidades de cópulas y la generación de muestras mediante código en Python— se analiza hasta qué punto los nuevos modelos han mejorado en razonamiento matemático y generación de código funcional. Los resultados muestran una mejora significativa en la capacidad de los modelos para resolver tareas matemáticas de múltiples pasos y producir implementaciones correctas, aunque todavía requieren supervisión humana. El artículo discute también las implicaciones de estos avances para la investigación científica y sugiere que, si el ritmo actual continúa, los sistemas de IA podrían contribuir de forma cada vez más autónoma a la producción de resultados matemáticos.