Las empresas tech viven una fantasía al pensar que sus desarrolladores pueden transformarse en expertos de Machine Learning con un par de cursos online. No alcanza con tutoriales de YouTube ni bootcamps intensivos – el dominio real de esta tecnología exige una base profunda en estadística y matemática avanzada. Los resultados mediocres y el tiempo perdido son el precio que pagan las compañías por subestimar la complejidad de este campo.
Edgar Altszyler, PhD lo expresó con total claridad: «El mundo tech está confundiendo conceptos fundamentales». Las empresas mezclan y confunden IA Generativa con Machine Learning como si fueran lo mismo, cuando en realidad son tecnologías con fundamentos y aplicaciones muy diferentes. Esta confusión les juega en contra a la hora de definir el rumbo de sus proyectos tecnológicos.
Diferencias entre IA Generativa y Machine Learning
La IA Generativa y el Machine Learning son dos mundos totalmente diferentes. Mientras la primera se basa en conectar APIs y frameworks, el Machine Learning necesita una base sólida en matemática y estadística que lleva años dominar.
Los números no mienten y las diferencias son claras:
- IA Generativa: Todo pasa por integrar APIs y frameworks.
- Machine Learning: Requiere un background profundo en estadística y matemáticas.
- Desarrolladores: Ya tienen las herramientas para usar IA Generativa.
- Expertos: El Machine Learning es territorio de matemáticos y físicos.
El boom del Machine Learning me hace acordar a la fiebre del blockchain. En 2020 todos querían subirse a esa ola sin entender realmente de qué se trataba. Hoy veo el mismo patrón con Machine Learning y me preocupa. Como comunidad tech tenemos que parar la pelota y pensar. No alcanza con hacer un curso online para meterse en un campo que exige años de estudio y práctica real. Los verdaderos expertos se forjan con tiempo, dedicación y mucho conocimiento.
El riesgo de los falsos expertos en tecnología
La realidad del mundo tech me preocupa. Veo una tendencia peligrosa donde muchos se autodenominan expertos en falsos expertos en Machine Learning sin tener el conocimiento fundamentado necesario. Mi experiencia me ha mostrado que sin una base técnica sólida, los desarrolladores terminan proponiendo soluciones que no resuelven los problemas reales. Los errores por falta de experiencia no solo afectan proyectos individuales – impactan a toda la organización. La única forma de prevenir esto es invirtiendo tiempo real en aprender y desarrollar competencias específicas.
La transformación digital necesita equilibrar la innovación rápida con la expertise profunda. Mi visión sobre los pilares fundamentales para lograrlo incluye:
- Especialización real
- Conocimiento fundamentado
- Capacitación continua
- Colaboración interdisciplinaria
Mi experiencia me ha demostrado que estos elementos hacen la diferencia entre proyectos tecnológicos que triunfan y los que fracasan.
Construyendo el futuro del desarrollo tecnológico en Latam
El 2025 nos abre un panorama increíble para darle forma al desarrollo tech en Latam. Valorar la experiencia y el conocimiento profundo hace toda la diferencia. La transformación digital lleva tiempo, dedicación y mucho aprendizaje – no hay atajos mágicos. Poner plata y energía en formar equipos con conocimientos específicos nos ahorra dolores de cabeza enormes. Los que estamos en el mundo tech tenemos que empujar fuerte para que aprender todos los días sea parte de nuestro ADN.
La tecnología no perdona cuando queremos saltear etapas o quemar pasos. Construir con bases sólidas determina si vas a durar en el tiempo o te vas a estrellar. Me preocupa ver cómo algunos se lanzan a implementar lo nuevo sin entender bien de qué se trata. Prefiero tomarme el tiempo para masticar los conceptos hasta que los pueda explicar con los ojos cerrados. Solo así logramos armar soluciones que funcionan de verdad y no terminamos alimentando una burbuja de gente que dice saber pero no sabe.
