Durante mi paso por la universidad pude notar que mi carrera no ofrecía una gran variedad de innovación tecnológica al momento de aplicarse en el mercado laboral, siempre priorizaban la teoría sobre la práctica. Por ello me propuse mejorar en las pocas herramientas que me ofrecían para mejorar mis habilidades, aprender el uso de software como Stata, Nvivo, Eviews, Gretl y mejorar sustancialmente el uso de Excel para el análisis de datos; desde mi perspectiva la mejor manera de aplicar los conocimientos adquiridos en mi carrera es a través del análisis de la información, específicamente a través de la generación de modelos econométricos que permitan moldear la tendencia de distintos fenómenos.
Al salir al mercado laboral y encontrarme con el auge de la IA y la facilidad de automatizar procesos me di cuenta de que el análisis de datos que estuve perfeccionando solo es plausible en el entorno académico y/o intelectual, la industria se centró en buscar talento que estuviese familiarizado con lenguajes de programación distintos a los que conocía tales como SQL, R, Power Bi, Phyton, Tableu, entre muchos otros. Ahora mismo, ya no basta solo con saber el uso de esos software, es necesario contar con un buen manejo de la IA para ser óptimo en las actividades que la industria está solicitando.
