Este ensayo que le contamos se basa en una conversación con Rahul Kasanagottu, un ingeniero de clientes de Google de 32 años, especializado en inteligencia artificial y aprendizaje automático, y con sede en Austin. Su identidad y empleo han sido verificados por Business Insider. Lo siguiente ha sido editado para mayor extensión y claridad.
Durante algunos años trabajé en un puesto de éxito del cliente en Google, pero cuando llegó el tren generativo de la IA, me di cuenta de que quería entrar en esto.
Durante los momentos cruciales de la tecnología, muchas personas ingresan a ella con el objetivo de ganar dinero. Creo que más personas deberían pensar en ingresar a la IA para ayudar a influir en cómo la usarán otros, y eso es lo que yo quería hacer.
Mi hija nació en abril de 2023 y el boom de la IA llegó en ese momento. Google ofrece una generosa licencia parental y habría sido una buena oportunidad para pasar tiempo con mi hija y empezar a leer libros sobre IA.
La licencia de paternidad definitivamente me ayudó a comenzar el viaje, pero me tomó alrededor de dos años y medio, 11 libros y horas de ver videos para conseguir un trabajo en un equipo de IA. Me entrevisté para entre cuatro y cinco roles diferentes y, hace seis meses, fui degradado de gerente técnico senior de cuentas a ingeniero de clientes de Google Cloud especializado en inteligencia artificial y aprendizaje automático. En este puesto, creo demostraciones y muestro a los clientes cómo utilizar los productos de inteligencia artificial de Google.
Sigo mejorando constantemente mis habilidades. El producto cambia todos los días. Hoy estoy trabajando con un tipo de cliente, pero mañana puede que esté trabajando con un cliente totalmente diferente cuyas necesidades son completamente diferentes. La curva de aprendizaje es continua.
Aquí están los 11 libros y cursos que me ayudaron a dominar el oficio.
Libros de texto:
Otros libros:
- «Génesis» de Henry Kissinger, Craig Mundie y Eric Schmidt
Cursos y canales de YouTube:
Libros
Los dos libros que leí de cabo a rabo fueron «Diseño de sistemas de aprendizaje automático» y «IA generativa en AWS». Este último tiene un curso complementario sobre aprendizaje profundo que fue muy crucial en mi aprendizaje inicial.
Los dos libros de Chip Huyen eran mis favoritos. Explica las cosas de una manera realmente accesible y me abrió la comprensión de cómo las organizaciones usan e implementan la IA. Al principio, fue difícil entender la diferencia entre el lado de investigación y el lado aplicado de la IA. Estos libros me ayudaron a darme cuenta de que mi interés estaba en la IA aplicada.
«Poder y predicción» fue otro de los favoritos. Habla de cómo la tecnología tiene que escalar económicamente para marcar la diferencia. Por ejemplo, si la bombilla eléctrica todavía cuesta miles de dólares, hoy en día no electrifica todas las casas. Los libros hablan de la IA en términos similares.
También destacó «Génesis». Habla sobre el futuro de la IA y los desafíos que creará.
Los cursos de Andrew Ng también fueron de gran ayuda. Es un maestro increíble y el fundador de Google Brain.
La cultura en Google también ayudó. Sin el apoyo de mi manager y mis amigos, no habría tenido tiempo para crecer personalmente. Tuve que priorizar mi trabajo y mi aprendizaje personal y al mismo tiempo cuidar de una nueva hija. Mi esposa también tuvo que sacrificar muchas horas para trabajar en mis propias cosas.
Proyectos independientes
Por lo general, los libros no incluyen tareas, pero los cursos sí incluyen muchos ejercicios prácticos. Con el tiempo, me di cuenta de que esa era la pieza que faltaba en mi currículum. Se estaba volviendo difícil convencer a los gerentes de contratación de que yo podía hacer el trabajo porque requería que creara demostraciones y realizara proyectos prácticos.
Me di cuenta de que tenía que hacer mis propios proyectos y las herramientas de IA fueron increíblemente útiles para eso.
A otras personas que quieran hacer la transición, les diría que deben seguir trabajando duro. Se necesita tiempo para conectar los puntos en problemas complejos y, a veces, es necesario leer lo mismo una y otra vez para comprender completamente ese concepto.
La mayoría de las personas que quieren dedicarse a la IA, incluyéndome a mí, tenemos prisa por conseguir un trabajo en IA después de seis meses. Pero muchos conceptos del aprendizaje automático requieren tiempo para internalizarse. Por eso es necesaria la perseverancia.
