"La IA ya no es un experimento. Ahora tiene que crecer en las empresas"

En esta entrevista David Rosas reflexiona sobre los desafíos que plantea la IA generativa en la universidad, la necesidad de repensar los sistemas de evaluación y las oportunidades profesionales que se abren para los estudiantes. También aborda el potencial de la investigación interdisciplinar y defiende una idea que atraviesa buena parte de su trabajo: cuando el problema es educativo, la respuesta debe ser didáctica, no simplemente tecnológica.

Urbanismo, interiorismo y diseño de espacios gastronómicos trabajan sobre escalas diferentes del entorno construido. Pero esa diferencia no se explica únicamente en metros cuadrados. Al pasar de una calle a un interior, o de un interior genérico a un restaurante, cambian los usuarios, las relaciones que deben organizarse, el grado de control sobre el espacio y hasta los criterios que permiten valorar si un proyecto funciona.

El marketing y la comunicación de moda consisten en aplicar con rigor los fundamentos de estrategia, consumidor, marca y negocio a un sector regido por códigos culturales, intermediarios y experiencias comerciales singulares. Especializarse no implica acumular canales ni herramientas técnicas, sino desarrollar el criterio necesario para definir un posicionamiento sólido, articular narrativas coherentes ante públicos diversos, vincular la identidad visual con la experiencia de compra y evaluar el impacto real de cada decisión.

Para saber si una carrera encaja contigo no basta con preguntarte si te gustan sus resultados. Conviene investigar qué tareas se repiten durante el aprendizaje y el trabajo, qué dificultades forman parte del proceso, qué problemas aparecen en el plan de estudios y qué proyectos tendrás que aprender a resolver. Elegir mejor significa sustituir una imagen idealizada de la profesión por evidencias más cercanas a cómo se trabaja realmente.

Gustavo Bermejo reúne dos perspectivas que no siempre coinciden en el aula: la experiencia de quien ha desarrollado buena parte de su carrera en empresas tecnológicas y la mirada del docente. Doctor por la Universidad Politécnica de Madrid, ha ocupado puestos de responsabilidad en compañías como Acome, Philips y Rohde & Schwarz, además de acompañar durante más de veinte años a emprendedores y startups. 

Actualmente traslada esa trayectoria a las aulas de UDIT, donde imparte Estadística y Probabilidad en los grados de Ciencia de Datos y Desarrollo Full Stack.

Tal y como explica en esta entrevista, los futuros profesionales de la tecnología  deben comprender el negocio, interpretar las necesidades de los usuarios y aprender a desenvolverse en un mercado laboral cada vez más condicionado por la inteligencia artificial.

Una función sencilla de una app puede depender de decenas de componentes invisibles. El software recibe una acción y ejecuta lógica; los datos permiten saber qué está ocurriendo y qué ocurrió antes; y, cuando el problema exige predecir, clasificar, recomendar o generar una respuesta, puede intervenir un modelo de inteligencia artificial. Comprender un producto digital exige distinguir esas capas y, sobre todo, entender cómo dependen unas de otras.

Un interior puede parecer perfectamente resuelto en un plano o un render y comportarse de forma muy distinta cuando empieza a utilizarse. Las personas introducen recorridos, horarios, ruido, objetos, mantenimiento y necesidades que la imagen final no muestra. Por eso, proyectar un espacio exige relacionar programa, circulación, atmósfera y materialidad con algo mucho menos estático: la vida que tendrá lugar dentro.