es ingeniero de investigación del equipo de Google Gemini y explicó prácticamente todo lo que hay que saber sobre cómo entrar en la investigación de IA de vanguardia en 2026 en solo 40 minutos. Aquí están los puntos principales: > cómo empezar? Haz cursos de ML y DL. Puede ser universidad o online. Aprende matemáticas a nivel de grado. No hace falta dominarlo todo de golpe, seguirás visitándolos. Luego pasa a leer artículos. Esto te ayuda a construir un "mapa mental" del campo. > cómo leer artículos de forma eficiente: Es una habilidad en la que mejoras a medida que lees más artículos. Empieza por el resumen y luego salta a la sección principal. > ¿cómo encuentras artículos relacionados cuando investigas sobre algo? Lee un artículo bien citado sobre el tema, luego ve a sus citas para retroceder en el tiempo, o encuentra artículos que lo citen para avanzar en el tiempo. > cómo pasar de la lectura a empezar tu propia investigación? Busca un artículo relacionado que tenga código público. Descarga el código y el conjunto de datos y juega un poco con ello. Prueba nuevos parámetros, benchmarks, etc. No se trata de implementar artículos desde cero, sino de construir sobre el trabajo de otros autores. > ¿cuánta matemática necesitas realmente? Necesitas matemáticas, pero no todas de golpe y no todas. Si eres investigador teórico, debes saber matemáticas avanzadas. Los investigadores empíricos necesitan principalmente matemáticas para entenderlas. > contactar con doctorandos, profesores o autores de artículos relacionados con más experiencia para buscar orientación/mentoría o si puedes contribuir a alguno de sus proyectos. > encontrar puestos de investigación depende mucho más de recomendaciones que de otros roles. > trabajo en la industria sin doctorado? La residencia en IA es un excelente intermedio para esto. Puedes adquirir experiencia práctica y empezar tu carrera.