De 7 Títulos a IA: Una Carrera No Lineal
Cómo estudiar criminología, diseño gráfico e investigación de operaciones me preparó para la IA mejor que cualquier bootcamp.
Cuando alguien me pregunta cómo llegué a liderar productos de IA, espera una historia ordenada. No fue así.
Tengo siete títulos universitarios y ninguno es en inteligencia artificial. Aquí va la historia.
Todo empezó con dos cosas a la vez
Me inscribí en Diseño Gráfico y Ciencias de la Computación al mismo tiempo. No por ambición desmedida, sino porque se complementan perfectamente. El diseño me enseñó cómo las personas interactúan con las interfaces. La computación, cómo construir lo que está detrás. Desde entonces cargo esa doble perspectiva: ¿qué necesita el usuario y cómo lo hacemos funcionar?
No quería quedarme como desarrolladora
El diseño y el código eran geniales, pero estudié Investigación de Operaciones y Gestión de Operaciones porque quería liderar, no solo construir. Vi demasiados desarrolladores talentosos que se quedaron en ejecución toda su carrera. Es un camino válido, pero no era el mío.
Quería ver el panorama completo. Decidir qué construimos, no solo cómo. La Investigación de Operaciones me dio el lenguaje de la optimización y la toma de decisiones bajo incertidumbre. Dieciséis años después, eso es exactamente lo que requiere el liderazgo en productos de IA.
El desvío en ciberseguridad que no fue un desvío
Quería estudiar tecnología criminal. Esa carrera no existía donde estaba, así que primero estudié Criminalística y Criminología, y luego gané una beca del Gobierno de India para entrenarme en ciberseguridad en C-DAC junto a profesionales de 20 países. Quedé en segundo lugar.
Ese “desvío” me enseñó algo crítico: todo sistema tiene vulnerabilidades. Hoy, cuando evalúo productos de IA, pienso en entradas adversariales y mal uso. No desde un libro de texto, sino desde un entrenamiento que me obligó a pensar como atacante.
Una generalista en un mundo de especialistas
Todo eso llevó a un currículum que parece disperso hasta que ves el patrón: consultora de ciencia de datos para la UE durante el COVID, ingeniera de nube, desarrolladora backend senior en salud digital, líder técnica, product lead en varios sectores.
No soy la mejor del mundo en ninguna de esas áreas. Y ese es el punto.
La IA necesita personas que puedan hablar de estrategia con el C-suite y luego entrar a un standup y entender por qué el modelo no rinde. Como escribió uno de mis ex VPs: técnica, orientada al detalle y con don de gentes, con un perfil que no se encuentra frecuentemente en tecnología. La persona que conecta visión con ejecución. Y ese es exactamente el perfil que la IA necesita ahora.
Lo que esto significa para la IA
La mayor barrera para adoptar la IA no es la tecnología. Es la brecha entre quienes la construyen y quienes deciden usarla.
Los líderes compran herramientas de IA que no entienden. Los equipos técnicos lanzan funciones que no resuelven problemas reales. Y casi nadie pregunta qué pasa cuando el modelo se equivoca.
Ahí es donde un background no lineal es una ventaja. Puedo moverme entre una sala de juntas y un standup de ingeniería, y puedo pensar en riesgos porque estudié cómo fallan los sistemas. Si tu trayectoria se parece a la mía, eso no es una debilidad.
Tu carrera no lineal es tu ventaja
Si piensas que tu trayectoria es demasiado dispersa para la IA, no lo es. La IA necesita personas que entiendan salud, logística, finanzas y educación. Quien estudió cadena de suministro y luego aprendió machine learning construirá mejor IA para logística que alguien que solo conoce algoritmos.
Tu camino inusual no es un desvío. Es tu diferenciador.
Yo soy la prueba.