Abogados → Legal AI Strategist
Contratos, compliance, investigación legal
Primer paso: Aprender RAG, evaluación de fuentes y prompt injection
Meta: Diseñar asistentes legales con citas, trazabilidad y revisión humana
MVP en español para AI Engineering
AI Engineer Skill Graph
Mapa vivo para evolucionar hacia AI Engineering.
Una guía práctica y navegable para pasar de backend, data o cloud hacia AI Engineer, AI Platform Engineer o AI Architect, priorizando herramientas abiertas y deploy inicial en Vercel free tier.
Skill graph
Vista tipo roadmap
1
Introducción a AI Engineering
beginner
Diferencia AI Engineer, ML Engineer y AI Architect; ubica el rol en producto, backend y plataforma.
2
Python para IA aplicada
beginner
Python práctico para consumir APIs, procesar datos, crear notebooks reproducibles y empaquetar utilidades.
3
Backend para productos con IA
intermediate
Diseño de APIs serverless, contratos tipados, streaming, colas, rate limits y trazabilidad para features con LLMs.
4
LLMs e inferencia
beginner
Uso de modelos preentrenados, ventanas de contexto, tokens, latencia, temperatura, límites y tradeoffs.
5
Prompt Engineering práctico
beginner
Patrones para instrucciones, contexto, formatos de salida, few-shot examples y pruebas sistemáticas.
6
Seguridad, privacidad y evaluación
intermediate
Prompt injection, filtrado de datos, privacidad, sesgos, red teaming, datasets dorados y evaluación automatizada.
7
Embeddings y búsqueda semántica
intermediate
Representación vectorial, chunking, similitud, reranking y casos como búsqueda, recomendación y clasificación.
Roadmap interactivo por nodos
Ejercicios prácticos por skill
Certificaciones por proveedor
Rutas por perfil y cloud
Preparado para IA local, RAG y actualización semanal
Nuevas conversiones profesionales
La IA también abre rutas para carreras fuera de tecnología.
Abogados, contadores, corredores de propiedades y líderes operacionales pueden avanzar hacia roles de IA aplicada sin partir desde ingeniería de software.
Contadores → AI Finance Ops
Reportes, conciliación, auditoría, impuestos
Primer paso: Automatizar clasificación documental y validación de respuestas
Meta: Crear flujos IA para análisis financiero, alertas y revisión contable
Corredores de propiedades → PropTech AI Advisor
Captación, tasación, leads, documentación
Primer paso: Usar agentes para seguimiento comercial y búsqueda semántica
Meta: Construir experiencias de recomendación, scoring y prospección asistida
RR.HH. / Operaciones → AI Process Lead
Procesos, capacitación, SOPs, gestión interna
Primer paso: Mapear casos de uso, riesgos y métricas de adopción
Meta: Liderar automatización responsable con agentes y gobernanza
Roadmap aplicable
De conceptos a features con IA reales: LLMs, RAG, agentes, seguridad y operación.
22 skills iniciales con prerequisitos, ejercicios, recursos y certificaciones.
Arquitectura serverless
Next.js App Router, Route Handlers y mock data listos para reemplazar por persistencia.
Deploy inicial en Vercel sin requerir servicios comerciales obligatorios.
Preparado para crecer
Persistencia SQLite local y ruta futura a PostgreSQL open-source con pgvector.
SQLite local hoy; PostgreSQL + pgvector mañana
Auth.js / NextAuth para guardar progreso
Ollama y embeddings open-source
Jobs semanales con GitHub Actions
Backend Engineer → AI Engineer
Backend developers que ya dominan APIs y quieren sumar LLMs, RAG y evals.
9 pasos recomendados
Data Engineer → AI Engineer
Data engineers con experiencia en pipelines, SQL y calidad de datos.
8 pasos recomendados
Cloud Engineer → AI Platform Engineer
Cloud engineers que quieren operar plataformas internas de IA.
11 pasos recomendados
AI Engineer → AI Architect
AI Engineers que ya construyen features y quieren tomar decisiones de arquitectura.
9 pasos recomendados
Developer/DevOps → Agentic AI Developer
Developers, DevOps y solution architects que quieren construir y operar agentes en el SDLC.
9 pasos recomendados
UX/UI → AI Product Designer
Diseñadores UX/UI que quieren diseñar experiencias confiables con IA.
8 pasos recomendados
Product Owner → AI Product Manager
POs/PMs que quieren descubrir, priorizar y medir productos con IA.
8 pasos recomendados
Frontend Engineer → AI Product Engineer
Frontend developers que quieren construir interfaces IA con streaming, citas y feedback.
9 pasos recomendados
Scrum Master → AI Delivery Lead
Scrum Masters, líderes de proyecto y delivery managers.
9 pasos recomendados
Líder de Proyecto → AI Transformation Lead
Líderes que coordinan equipos, stakeholders y adopción de nuevas capacidades.
7 pasos recomendados