Keti Sulamanidze
Este verano he hecho prácticas como ingeniera de software en Google. He trabajado en un proyecto para determinar si era posible agrupar semánticamente las respuestas de una API por medio de una canalización que combinase técnicas de IA generativa y de aprendizaje automático. Esto me ha permitido poner en práctica y desarrollar mis conocimientos técnicos y mis habilidades sociales. Además, estar en un ambiente dinámico y colaborativo me ha ayudado a pulir mis destrezas comunicativas y mi capacidad para trabajar en equipo, ya que he tenido que interactuar con investigadores y profesionales de distintas partes del mundo. En las magníficas clases a las que tuve el privilegio de asistir durante el Grado en Computación e Inteligencia Artificial, desarrollé las competencias que me han ayudado a gestionar un proyecto tan polifacético como este, donde había que construir soluciones eficientes y comprender, perfeccionar y validar modelos de aprendizaje automático.
"Aparte de mis conocimientos técnicos, también pude desarrollar mis habilidades de resolución de problemas al trabajar en un proyecto complejo desde cero y tener que buscar soluciones innovadoras por el camino".
Probar nuevos productos e innovar con la IA en Google
Para Keti Sulamanidze, la IA es más que una moda pasajera. Esta estudiante del Grado en Computación e Inteligencia Artificial supo ver desde el principio el potencial del programa para las empresas y la sociedad, y se ha dedicado a desarrollar las habilidades que necesitaba para marcar la diferencia con esta tecnología. Por el camino, ha inspirado a otras personas a hacer lo mismo.
Uno de sus principales logros en IE University es haber fundado el IE Google Developer Student Club, del que ahora es copresidenta. Ella y su equipo, compuesto exclusivamente por estudiantes, han creado una comunidad apasionada por la tecnología que pone en marcha todo tipo de proyectos, desafíos tecnológicos basados en la sostenibilidad y eventos. Cuando, acabando el tercer año, le surgió la oportunidad de trabajar para un gigante tecnológico como Google, Keti la aprovechó de inmediato.
“He hecho prácticas como ingeniera de software en su equipo de computación central”, explica. Estas prácticas de verano la llevaron a Varsovia, Polonia, durante 13 semanas, y con ellas ha dado comienzo una carrera muy prometedora en el mundo de la informática. Además de ser una oportunidad para descubrir otra cultura, estas prácticas tan prestigiosas le han permitido colaborar en el desarrollo de una nueva e innovadora solución de Google.
Cada año, Google involucra a sus becarios internacionales en la búsqueda de soluciones prácticas para un desafío concreto. El proyecto en el que trabajó Keti consistía en investigar si era posible agrupar semánticamente las respuestas de una API. Por tanto, esta estudiante no solo tuvo el privilegio de trabajar con algunos de los mejores ingenieros del mundo, sino que además pudo utilizar en primera persona varias tecnologías de vanguardia y descubrir aplicaciones pioneras de la IA generativa y el aprendizaje automático.
Para obtener la información que requería el proyecto, era necesario utilizar distintas soluciones. En primer lugar, Keti recurrió a Gemini, el chatbot de IA de Google, para generar respuestas masivas de calidad. Después utilizó un modelo de lenguaje BERT (representación de codificador bidireccional de transformadores) para obtener resultados más refinados, eficaces y específicos para el dominio. A continuación, visualizó los hallazgos mediante metodologías avanzadas de incrustación de vecinos estocásticos distribuidos en t (t-SNE) para lograr una mejor experiencia de usuario.
No obstante, tratar con los usuarios potenciales durante la fase de desarrollo fue lo que llevó el proyecto a otro nivel. “El feedback que recopilamos fue muy valioso, y pudimos utilizarlo para refinar aún más el producto”. Las últimas etapas consistían en validar cada parte de la canalización mediante distintas métricas, así como en documentar todo el proceso de cara a futuros avances.
Según Keti, las diferentes responsabilidades que asumió durante las prácticas le permitieron mejorar sus habilidades técnicas y sociales. La experiencia afianzó sus conocimientos sobre modelos de aprendizaje automático y, al mismo tiempo, le permitió calibrarlos utilizando técnicas de aprendizaje contrastivo. También aprendió a generar respuestas de API de gran calidad utilizando modelos de IA generativa como Gemini. Asimismo, trabajar con metodologías de t-SNE le ha enseñado a compartir información técnica con un formato que favorezca la usabilidad, mediante la agrupación jerárquica y la visualización avanzada de los datos. “Ha sido una experiencia de investigación muy auténtica”, comenta.
Por otro lado, desde que terminó las prácticas en Google, Keti ha notado una mejora notable en sus habilidades de resolución de problemas. Es, según dice, uno de los beneficios de “trabajar en un proyecto complejo desde cero y tener que buscar soluciones innovadoras por el camino”. Efectivamente, crear un nuevo producto conlleva una serie de desafíos únicos y, para Keti, uno de ellos fue encontrar una manera distinta de abordar la agrupación semántica de respuestas de API, un área muy poco explorada hasta el momento.
Pese a las dificultades, esta tarea le ha abierto la puerta a nuevas oportunidades de colaboración con profesionales líderes del campo de la IA a nivel global. “Pedí consejo a distintos compañeros y expertos en aprendizaje automático, algunos de ellos de Zúrich —explica—. Este enfoque colaborativo no solo me ayudó a superar el desafío, sino que enriqueció el proyecto con múltiples perspectivas y soluciones”. Y, por si fuera poco, también le proporcionó nuevas herramientas para la gestión de proyectos, lo que demuestra la importancia de la documentación y de integrar el feedback de los usuarios en los procesos de desarrollo de productos.
Keti asegura que la preparación del Grado en Computación e Inteligencia Artificial ha sido fundamental para poder asumir un puesto de prácticas tan avanzado. “Las habilidades que desarrollé en las clases me ayudaron a gestionar los distintos aspectos del proyecto, que van desde crear soluciones eficientes hasta comprender, ajustar y validar modelos de aprendizaje automático”, aclara. Algunas de las asignaturas que le han resultado especialmente útiles son: Desarrollo de Software y DevOps, IA: Razonamiento y Resolución de Problemas, e IA: Máquinas de Recomendación. “Estas clases me proporcionaron una base sólida de conocimientos sobre ingeniería de software e IA”.
En palabras de la propia Keti, la cultura empresarial amistosa y creativa que hay en Google le facilitó mucho las cosas: “Los profesionales con los que trabajé tenían un talento excepcional, eran muy amables y creativos y estaban siempre dispuestos a ayudarme, por lo que la curva de aprendizaje no me resultó tan pronunciada y la experiencia fue más rica”.
Pedir asesoramiento al equipo de IE Talent & Careers antes de empezar las prácticas le sirvió para estar todavía más preparada. Sus miembros le ofrecieron consejo profesional y la ayudaron con entrevistas simuladas, sesiones informativas y otros recursos profesionales. También la pusieron en contacto con antiguos alumnos de IE que ya habían trabajado en Google. “Estos contactos fueron muy valiosos, pues me explicaron de primera mano cómo era la cultura de la empresa, en qué consistía el puesto y cómo era el proceso de solicitud”, comenta.
Pronto acabará el Grado en Computación e Inteligencia Artificial, pero Keti está decidida a seguir adquiriendo nuevas habilidades para convertirse en una de las futuras líderes de este sector tan dinámico. Además, está convencida de que IE University le proporcionará todas las herramientas que necesita para triunfar.