es un 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 frontera en 2026 en solo 40 minutos. aquí están los puntos principales: > ¿cómo empezar? toma cursos de ML y DL. pueden ser en la universidad o en línea. aprende matemáticas a nivel de pregrado. no es necesario dominarlo todo de una vez, seguirás volviendo a ellos. luego cambia a leer artículos. esto te ayuda a construir un "mapa mental" del campo. > ¿cómo leer artículos de manera eficiente?: es una habilidad que mejoras a medida que lees más artículos. comienza con el resumen, 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 leer a comenzar tu propia investigación? encuentra 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? es necesario saber matemáticas, pero no todo de una vez y no toda la matemática. si eres un investigador teórico, debes conocer matemáticas avanzadas. los investigadores empíricos principalmente necesitan matemáticas para entender. > contacta a estudiantes de doctorado más avanzados, profesores o autores de artículos relacionados para buscar orientación/mentoría o si puedes contribuir a alguno de sus proyectos. > encontrar roles de investigación se basa mucho más en recomendaciones que en otros roles. > ¿trabajo en la industria sin doctorado? la residencia en IA es un gran intermedio para esto. puedes obtener experiencia práctica y comenzar tu carrera.