Federico hoy se encuentra trabajando como Senior Data Scientist en ConsumerAffairs. Según explica, es una “empresa de Estados Unidos que ayuda a los consumidores a tomar decisiones inteligentes de compra, para eventos únicos y puntuales en la vida de las personas, como comprar una casa, un auto, paneles solares, dispositivos médicos para personas de edad avanzada, préstamos hipotecarios y varias categorías más”.
“Específicamente, en el área de Data Science hemos desarrollado modelos con procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), donde recopilamos y analizamos reseñas de productos y servicios de diversas categorías para proporcionar a los consumidores información confiable y útil, también desarrollamos sistemas inteligentes de recomendación, modelos de propensidad y de forecasting con series de tiempos”, agrega sobre su trabajo.
Además, Federico es docente de la Facultad de Ingeniería en el área de machine learning para carreras de grado y postgrado. Actividad que le encanta por el intercambio con los estudiantes y porque enseñar le exige estar actualizado.
¿Qué lleva a un Ingeniero Químico a hacer un Master en Big Data?
Como Ingeniero Químico, mi carrera me llevó por diferentes y fascinantes caminos. Trabajé en control de calidad de medicamentos, donde la precisión y la exactitud eran cruciales, coordiné operaciones en un centro logístico, en el cual la eficiencia y la optimización eran la clave, y dirigí un equipo de producción, en el cual la gestión de personas y procesos eran esenciales para el éxito.
Cada uno de estos roles me proporcionó habilidades y perspectivas valiosas. Aprendí a analizar y solucionar problemas complejos, a gestionar y optimizar procesos y a liderar equipos hacia objetivos comunes.
Sin embargo, a medida que avanzaba en mi carrera profesional, comencé a darme cuenta de que nos encontramos en una era en la que los datos son el nuevo petróleo y la tecnología de la información está transformando rápidamente todas las facetas de nuestra vida y trabajo. Aunque la ingeniería química me había proporcionado un conjunto de habilidades analíticas y un pensamiento crítico, sentí que necesitaba equiparme con un nuevo conjunto de herramientas para abordar los retos emergentes de este mundo impulsado por los datos.
"Nos estamos moviendo hacia un mundo cada vez más digital y conectado, un mundo donde los datos, si se entienden y utilizan correctamente, pueden transformar industrias y sociedades", dice Federico.
Lejos de ser un cambio gradual, nos estamos moviendo a una velocidad vertiginosa. Esa conciencia fue lo que me llevó a la decisión de cursar el Master en Big Data con especialización en inteligencia artificial.
Podría parecer una transición abrupta, pero para mí fue un cambio natural. Si bien la ingeniería química y la inteligencia artificial pueden parecer diametralmente opuestas a simple vista, ambas disciplinas comparten una esencia común: la modelización y comprensión de sistemas complejos. En lugar de ecuaciones de equilibrio y cinéticas de reacciones, ahora me encontraba sumergido en algoritmos, análisis de datos y predicciones con inteligencia artificial.
Por lo tanto, la decisión de cambiar completamente mi enfoque fue impulsada por el deseo de estar a la vanguardia de esta revolución de datos. Quería no solo entender, sino también modelar y predecir comportamientos a partir de grandes volúmenes de datos.
La promesa de que la inteligencia artificial va a cambiar radicalmente la forma en que vivimos y trabajamos, me fascinó. La comprensión de que los desafíos del mañana estarán en los millones de bytes de datos que generamos cada día. El deseo de desentrañar los patrones ocultos en estos datos y utilizarlos para hacer del mundo un lugar mejor, es lo que me motiva en mi carrera actual.
¿Por qué decidiste hacer un cambio de rumbo en tu carrera?
Creo que podría resumir la respuesta en pocas palabras: trabajo del futuro. La inteligencia artificial y el big data están redefiniendo nuestro futuro, y yo quería ser un participante activo en lugar de un observador pasivo.
Si algo he aprendido en mi experiencia como ingeniero es la importancia de la curiosidad, el análisis riguroso y la capacidad analítica. Fue esta combinación la que me permitió captar el inicio de la "cuarta revolución industrial", una era en la que la digitalización y la inteligencia artificial están cambiando todo, desde cómo trabajamos hasta cómo vivimos.
Uno de los conceptos que me quedó resonando años atrás, cuando estaba desafiando mis límites para darle un giro profesional a mi carrera, fue el concepto del trabajo del futuro. ¿Cómo nos preparamos para un mundo que no sabemos qué forma va a tener?
Me gustaría aquí parafrasear a Santiago Bilinkis (autor argentino, emprendedor y tecnólogo), quien planteó en una de sus conferencias un escenario que da para reflexionar. Imagínense que clasifican a los juegos olímpicos, pero no les dicen en qué disciplina van a participar. Solo cinco minutos antes, por sorteo, se decide en cuál deporte será, ¿cómo se prepararían?, ¿cómo se entrenarían? Lo más certero sería desarrollar habilidades transversales, como elongación, fuerza, resistencia, concentración. Esta es la disyuntiva que tenemos hoy, lo único que sabemos del trabajo del futuro es que no sabemos cómo va a ser y nos tenemos que preparar. Estamos con un extraño privilegio, somos la generación que va a vivir el mayor cambio en la historia de la humanidad en el mundo del trabajo.
Esta idea puso los cimientos que me faltaban para convencerme que esta maestría me iba a dar una buena base de las herramientas que precisaba para lograr mis objetivos profesionales de cara al futuro.
"Otro punto que considero clave es que la inteligencia artificial y el Data Science son campos que trascienden y son longitudinales a todas las industrias y áreas de estudio, los considero algo así como el lenguaje universal del futuro. Desde la salud y la educación hasta la logística y el comercio, todos los campos se benefician, y se beneficiarán aún más, de la capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y obtener conocimientos valiosos a partir de ellos", explica.
Comprendí que, para estar verdaderamente preparado para el futuro, necesitaría entender los principios y técnicas que hay detrás de un modelo de machine learning o de una aplicación de Inteligencia Artificial Generativa.
¿Qué te brindó el Master a nivel profesional?
El Master en Big Data y la especialización en inteligencia artificial me proporcionaron una gran cantidad de beneficios a nivel profesional que puedo dividir en dos áreas clave: networking y conocimiento técnico.
En términos de networking, el Master me brindó la oportunidad de conectarme con una red diversa y talentosa de profesionales y académicos. Esto incluye tanto a mis compañeros de clase, muchos de los cuales son ahora colegas y colaboradores, como a los profesores y conferencistas invitados. Estas conexiones han sido invaluables para mi carrera, proporcionándome oportunidades para colaborar en proyectos, obtener asesoramiento y apoyo, y mantenerme al tanto de las últimas tendencias e innovaciones.
En cuanto al conocimiento técnico, el Master me proporcionó una formación sólida y exhaustiva en las técnicas y herramientas fundamentales. Aprendí sobre una variedad de métodos de análisis de datos, desde técnicas estadísticas tradicionales hasta algoritmos avanzados de machine learning y deep learning. También tuve la oportunidad de trabajar con una variedad de herramientas y plataformas de software, lo que me preparó para una diversidad de roles en el campo de la ciencia de datos.