Daniel Ruiz Blanco
Hoy tenemos el placer de poder hablar con Daniel Ruiz, Data Scientist Associate en Metyis.
● ¿Podrías presentarte y contarnos tu trayectoria?
Me gradué en 2020, hice el bachillerato internacional en España y me mudé a Londres, donde estudié ingeniería eléctrica y electrónica con negocios en el King's College. Quería combinar mi pasión por la tecnología con el mundo de los negocios.
Estuve en Inglaterra tres años, hice un proyecto de investigación en inteligencia artificial en mi último año y ahí descubrí que era a lo que realmente quería dedicarme, así que hice el máster en Inteligencia Artificial ya en España; mientras lo cursaba, trabajé como Data Scientist en Accenture un par de años, y después me moví a una consultora más pequeña y boutique, que es donde estoy ahora.
● ¿Cómo fue la experiencia de estudiar en Londres?
La educación británica se basa mucho más en la parte práctica: no solo analizabas circuitos en papel, sino que luego los ponías en práctica de verdad. Además, la parte social tiene un peso enorme, te invitan a formar parte de sociedades, a organizar eventos, a moverte y contactar con empresas, y eso se fomenta muchísimo.
Es una ciudad radicalmente distinta a cualquier otra, un auténtico crisol de culturas. Mi grupo de amigos era de Afganistán, Moldavia, Reino Unido e India, y eso te enseña que hay muchas formas de ver la vida; vas cogiendo lo que te gusta de cada una y te construyes tu propia identidad desde un punto de vista mucho más abierto.
● ¿Cómo fue el cambio de volver a España para hacer el máster?
Yo quería seguir en diseño de hardware, pero en el último año me tocó por sorteo un proyecto de arquitecturas de deep learning que no tenía nada que ver con lo mío, sobre comunicación molecular con inteligencia artificial, y terminó publicándose en una revista científica en Singapur. Al acabar la carrera eché de menos a la familia y me ofrecieron una plaza en el máster de IA en ICAI, así que volví. La experiencia fue muy distinta: la universidad española es muy buena académicamente, pero los métodos de enseñanza están mucho más orientados al examen y a memorizar que a la parte práctica que había vivido en Inglaterra.
● ¿Crees que estudiar en Londres impulsó tu espíritu emprendedor, como en tus proyectos de scraping de precios de supermercados?
Creo que el emprendimiento viene sobre todo de la persona, aunque las influencias externas ayudan mucho. Para mí tiene que ver con esa hambre de construir algo, de ir más allá de simplemente estudiar y encontrar trabajo. En el máster hicimos una práctica de scraping con productos de Amazon, y se me ocurrió aplicarlo a supermercados para crear una lista de la compra optimizada por precio entre distintas cadenas. Rodearte de gente brillante también influye mucho, dime con quién te juntas y te diré cómo eres.
● ¿Cómo fue tu paso por Accenture y qué proyectos destacarías?
Empecé en Accenture mientras hacía el máster, trabajando en IA generativa antes del boom de los agentes que vemos ahora. En mi primer proyecto ayudamos a construir algo parecido a lo que hoy llamamos un agente: un modelo generativo conectado a herramientas para hacer predicciones en una fábrica semiautónoma. Tuvimos que construirlo todo desde cero, no como ahora que conectas un agente a una herramienta y ya está.
Me gustó mucho la consultoría porque combina la parte técnica con la parte social, estar de cara al cliente, negociar y presentar propuestas.
● ¿Cuál ha sido tu punto de inflexión más importante en tu carrera?
Fue en Accenture, a los cuatro meses, cuando tuve que presentar el proyecto de fábrica autónoma ante un auditorio grande. Ahí me di cuenta de que lo que realmente me gustaba de la consultoría era su parte social y humana. Practiqué muchísimo antes de esa presentación y aprendí que no todo el mundo entiende de tu especialidad, así que saber comunicar de forma sencilla es fundamental. Eso me animó a intentar democratizar el conocimiento dentro de mi equipo.
● ¿Cómo es la vida de un consultor en el día a día?
Depende mucho de la consultora y del sector, pero en general son más horas que en otros trabajos porque los plazos son más cortos y el volumen de trabajo es alto.
Me gusta mucho la parte de equipo: trabajas muy pegado al cliente, tienes reuniones constantes y con el tiempo terminas especializándote en el sector que más te gusta. También se hace mucha piña con los compañeros, porque en situaciones de mucho estrés necesitas confiar en tu equipo.
● ¿Cómo está afectando la inteligencia artificial a la consultoría y al mundo laboral?
Es como cuando pasamos de la siega a mano a la máquina: da mucho revuelo, pero al final la gente sigue teniendo trabajo. La IA es una herramienta, como el coche frente al caballo: el caballo no desapareció, simplemente ahora usamos algo más eficiente.
El mayor impacto que he visto es la velocidad: cosas que antes tardaban un mes ahora las hacemos en una semana y media. Pero hay mucha confusión en las empresas que quieren integrar IA en todo sin necesidad, cuando a veces una lógica más simple resuelve el problema igual de bien.
● ¿Crees que puestos como el de becario o analista corren peligro por la IA?
No creo que desaparezcan, aunque la metodología del trabajo va a cambiar. Es como la cadena alimentaria: para tener un director necesitas un manager, para un manager un consultor, y para un consultor un analista o un becario. No puedes eliminar la base. Vamos a ir dejando de hacer tareas manuales para pasar a dirigir más: decir qué queremos y cómo, mientras la IA ejecuta. El componente humano siempre va a estar ahí.
● ¿Qué consejos darías a quienes están empezando sus prácticas?
La palabra clave es proactividad. Puedes hacer lo mínimo o puedes ir un poco más allá, preguntar, interesarte, levantar la mano cuando algo no te sale. No tengas miedo a preguntar, nadie espera que lo hagas bien a la primera.
Y muy importante: saber comunicarte y relacionarte con la gente, porque al final las empresas contratan personas, no solo currículums, y quieren gente con la que se sientan cómodos trabajando.
● ¿Cuáles son los errores más frecuentes que ves en becarios de Data Science?
Las prisas. Quieres hacerlo todo bien a la primera y te precipitas, sobre todo ahora con la IA: le pasas todo a ChatGPT y entregas el resultado sin revisarlo. Me ha pasado con becarios que entregan cosas sin sentido porque no se lo han mirado. Hay que ir despacio, ser metódico y muy ordenado desde el principio, eso luego lo hace todo mucho más fácil.
● Si volvieras a tu primer año en Londres, ¿qué le dirías a tu yo de esa época?
Le diría que lo aprovechase, pero sin obsesionarse tanto con las notas. La universidad es el último momento antes de convertirte en adulto con responsabilidades, hay que disfrutarla también. Al final, en una entrevista de trabajo no te preguntan por tu nota media, sino qué has hecho más allá de estudiar: proyectos, actividades, si has sido presidente de una sociedad. Eso es lo que realmente te diferencia cuando todo el mundo tiene buenas notas.
● ¿Qué opinas sobre hacer un máster y en qué especializarse?
Yo siempre recomendaría irte fuera si puedes, es el mejor momento para hacerlo porque no tienes ataduras. Sobre el máster, depende de cada persona: en Inglaterra no hay tanta cultura de hacerlo justo después de la carrera como en España. Si lo tienes claro, ve a por ello; si tienes dudas, trabaja primero y decide después. Y en tecnología recomendaría especializarse en algo concreto en vez de quedarte como generalista.
● ¿Cómo has vivido el mundo de las finanzas en Londres a través de tus amigos?
Tengo amigos en JP Morgan y Goldman Sachs, y puedo decir que juntar finanzas y Londres es una combinación explosiva: los salarios son de otro mundo y la gente que conoces es brutal. Casi nadie con quien coincidí era de Inglaterra, todo el mundo viene de fuera a labrarse una carrera allí. Y para quien quiera hacerse una idea, recomiendo la serie 'Industry', que retrata bastante bien esa locura y esa rapidez londinense.
Muchísimas gracias por tu tiempo Daniel.
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