UX Design e inteligencia artificial: una transición que tiene más sentido del que parece
UX Design e inteligencia artificial parecen mundos diferentes a primera vista. Pero para Sajani Lokuge, de 26 años, esa distancia nunca existió de verdad.
Ex-UX Designer y hoy AI Content Manager en una empresa de software de IA industrial, hizo una transición de carrera que mucha gente considera improbable: salió de un rol técnico enfocado en la creación de productos y fue directo al corazón de la comunicación de inteligencia artificial.
¿Y qué hizo eso posible? Las mismas habilidades que usaba para diseñar interfaces y resolver problemas de usabilidad.
La historia de Sajani, publicada por Business Insider, es un ejemplo concreto de cómo la transferencia de skills entre áreas puede ocurrir de forma natural, sin esa sensación de estar saltando al vacío. El mercado de IA está creciendo rápido 🚀, pero todavía existe una brecha enorme entre quienes construyen los productos y quienes logran explicar esos productos a personas reales. Es exactamente ahí donde los profesionales con experiencia en UX Design tienen una ventaja que pocos perciben.
Mira cómo lo hizo 👇
De Lead UX Designer a AI Content Manager: cómo empezó todo
Sajani es de Sri Lanka, vive en Colombo y estudió ingeniería de software antes de empezar a trabajar en diseño. Entró al mercado como UX Designer y fue creciendo hasta alcanzar el cargo de Lead UX Designer en la misma empresa donde trabaja hoy. Durante ese período, su día a día era profundamente técnico: estaba involucrada directamente en la construcción del producto, traduciendo problemas complejos en soluciones visuales y funcionales para los usuarios.
Hace aproximadamente 10 meses, surgió una oportunidad interna. La empresa necesitaba a alguien que pudiera explicar lo que se estaba construyendo tanto para equipos internos como para audiencias externas. Y no era cualquier persona. Tenía que ser alguien que ya entendiera el producto por dentro, que tuviera experiencia técnica, pero que también supiera comunicarse de forma accesible para quienes no son ingenieros.
Sajani encajaba perfectamente en ese perfil. Ya había pasado años traduciendo complejidad técnica en experiencias comprensibles para usuarios. Además, había construido una presencia pública en LinkedIn hablando sobre carreras en diseño e inteligencia artificial, acumulando cerca de 26 mil seguidores. Cuando el cargo de AI Content Manager empezó a tomar forma internamente, el liderazgo de la empresa ya conocía su trabajo, la forma en que pensaba y el tipo de contenido que producía.
La transición no fue una ruptura. Fue una evolución natural de algo que ya venía haciendo de forma orgánica.
Qué hace en su día a día como AI Content Manager
El alcance del trabajo de Sajani es mucho más amplio de lo que mucha gente imagina cuando escucha el título de content manager. Ella lidera la comunicación y estrategia de contenido de IA de la empresa, lo que significa que está involucrada en diversos frentes al mismo tiempo.
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Entre las principales actividades están:
- Desarrollar mensajes de adopción de IA para públicos internos y externos
- Producir y moderar el AI Global Town Hall, una transmisión ejecutiva mensual que alcanza a todos los empleados de la empresa alrededor del mundo
- Presentar y producir una serie de podcast en video llamada Voices of Industry, donde entrevista a líderes sénior de diferentes áreas sobre cómo están adoptando IA industrial
- Trabajar con habilitación de ventas, ayudando a equipos comerciales a comunicar el valor de los productos de IA
- Planificar y ejecutar comunicación estratégica, adaptando el mensaje para diferentes audiencias y contextos
Algunas semanas están más enfocadas en la producción audiovisual, con bastantes viajes involucrados. Otras se centran más en planificación estratégica y comunicación interna. Esa variedad es, en realidad, una de las características que hacen el cargo tan interesante y tan conectado con la formación de quien viene del diseño: la capacidad de transitar entre diferentes formatos y diferentes públicos sin perder la claridad del mensaje.
¿Qué tiene que ver UX Design con comunicación de IA?
Más de lo que parece. Cuando trabajas con UX Design, buena parte de tu día la dedicas a entender cómo piensan las personas, qué necesitan y cómo hacer una experiencia más clara, más intuitiva y menos frustrante. Mapeas recorridos, creas personas, pruebas hipótesis y, al final del día, traduces complejidad técnica en algo que cualquier usuario puede entender y usar sin necesitar un manual. Ese proceso, que parece específico del diseño de producto, es exactamente lo que el mercado de inteligencia artificial está necesitando con urgencia en este momento.
El gran desafío de las empresas que desarrollan productos con IA ya no es solo técnico. Ingenieros y científicos de datos logran construir modelos sofisticados, entrenar LLMs y entregar sistemas que funcionan muy bien por dentro. El problema es comunicar qué hacen esos sistemas, por qué confiar en ellos y cómo usarlos de forma eficiente para un público que no tiene obligación de entender machine learning. Esa brecha de comunicación es real, les cuesta caro a las empresas y abre una ventana enorme para quien sabe transformar lo técnico en accesible.
Sajani se dio cuenta de esto temprano. Durante los años en que trabajó como UX Designer, desarrolló una sensibilidad muy particular para el lenguaje que conecta producto y usuario. No se trataba solo de pantallas bonitas o flujos bien diseñados. Se trataba de entender qué siente el usuario cuando algo no funciona como esperaba, qué necesita leer para tomar una decisión con confianza y cómo el contenido dentro de una interfaz puede ser la diferencia entre una experiencia buena y una experiencia que frustra.
En sus propias palabras, el trabajo de un UX Designer es descubrir qué está intentando hacer alguien y por qué se está atascando. Esa habilidad se transfiere directamente a la comunicación de IA. Ya sea planificando un town hall o produciendo un episodio de podcast, el punto de partida es siempre el mismo: investigar primero, entender quién va a consumir ese contenido, qué sabe ya esa persona y con qué preguntas va a salir de ahí.
La transferencia de skills que nadie estaba esperando
La transferencia de skills es un concepto que el mercado todavía subutiliza mucho. La tendencia natural es mirar el historial de alguien y buscar correspondencias exactas de cargo a cargo, herramienta a herramienta. Pero las habilidades más valiosas rara vez aparecen de esa forma. Están en los patrones de pensamiento, en la forma de resolver problemas, en la capacidad de hacer las preguntas correctas antes que cualquier otra cosa. Y es ahí donde el UX Design entrega mucho más de lo que parece en el currículum.
En el caso de Sajani, las habilidades que migraron con ella fueron principalmente tres:
- Empatía como método de trabajo: los diseñadores observan a usuarios luchando con interfaces y aprenden a tomar decisiones que son mejores para la persona del otro lado. Esa es la mayor parte del trabajo cuando se explica IA a quien no habla el lenguaje técnico.
- Estructuración jerárquica de información: la habilidad de organizar contenido de forma lógica y progresiva, llevando al público de un punto A a un punto B sin saltarse etapas.
- Contenido como componente funcional: en UX Design, el texto no es decoración. Cada palabra dentro de una interfaz tiene una función. Esa mentalidad es extremadamente valiosa en la comunicación de productos de IA.
Como la propia Sajani observó, los títulos de cargo están cambiando, pero el trabajo y las habilidades fundamentales de un UX Designer no desaparecen. En lugar de diseñar pantallas e interfaces, ahora diseña cómo las personas entienden una nueva categoría de productos. Los principios son los mismos.
Aprender haciendo: el camino que realmente funciona
Una de las partes más interesantes de la trayectoria de Sajani es cómo construyó la fluidez técnica necesaria para el nuevo cargo. No hizo un curso de seis meses antes de empezar. No estudió programación de modelos de IA. El aprendizaje ocurrió dentro del trabajo, de forma integrada y continua.
En los tres primeros meses como AI Content Manager, Sajani se insertó en los equipos de producto de IA. Participó en los stand-ups diarios, hizo preguntas que probablemente parecían básicas al principio, hasta que dejaron de serlo. Entendió cómo funcionaban los productos, cómo los equipos técnicos tomaban decisiones y cuál era el vocabulario específico de ese universo. Todo esto sin necesidad de convertirse en ingeniera de IA.
Ese enfoque es muy revelador. Como ella misma dijo, mucha gente espera aprender primero para después hacer el trabajo. Pero en su experiencia, el trabajo y el aprendizaje ocurrieron al mismo tiempo. Esto es especialmente relevante en el escenario actual de IA, donde las cosas cambian tan rápido que esperar sentirse completamente preparado antes de actuar puede significar perder la ventana de oportunidad.
La parte que vino antes del cargo también importa. La presencia en LinkedIn, donde Sajani publicaba sobre carreras en diseño e IA, no fue solo un hobby. Fue el laboratorio público donde practicaba la habilidad de traducir conceptos técnicos en contenido accesible, recibía feedback en tiempo real y construía visibilidad para el tipo de trabajo que sabía hacer. Cuando surgió el cargo, ya tenía meses de evidencia práctica mostrando que era capaz de entregar exactamente lo que la posición exigía.
Lo que el mercado de IA está pidiendo ahora
El crecimiento acelerado del mercado de inteligencia artificial creó una demanda que todavía no ha sido completamente cubierta: profesionales que entienden de comunicación y contenido dentro del contexto de productos de IA. No basta con saber escribir bien. No basta con entender de tecnología de forma superficial. Lo que las empresas necesitan son personas que logren operar en la intersección entre esas dos cosas, que sepan cuestionar un modelo de lenguaje con el mismo rigor que usarían para probar un prototipo, y que entiendan que la calidad del output de una IA depende mucho de la calidad de lo que se pone en el input.
Ese es el terreno donde los profesionales con experiencia en UX Design se destacan de forma natural. La lógica de pensar antes de construir, que es central en la cultura de diseño, se aplica directamente al trabajo con IA generativa. Antes de pedirle cualquier cosa a un modelo de lenguaje, es necesario entender el objetivo, mapear el contexto, definir el tono, anticipar las ambigüedades y estructurar la solicitud de forma clara. Ese proceso es, en la práctica, muy parecido a la construcción de un buen briefing de diseño o a la escritura de un guion para una prueba de usabilidad. Las herramientas cambian, la lógica permanece.
Además, el área de AI Content exige una habilidad que el UX Design desarrolla muy bien: la capacidad de iterar sin ego. En diseño, aprendes temprano que tu trabajo va a ser probado, cuestionado y revisado constantemente, y que eso forma parte del proceso. Con IA, la dinámica es parecida. El contenido generado necesita ser evaluado, ajustado, refinado y constantemente puesto a prueba ante criterios reales de calidad y utilidad. Quien ya vivió eso en diseño tiene una ventaja competitiva enorme en este nuevo contexto, porque ya internalizó que la perfección no es el punto de partida, es el destino de un proceso continuo de mejora.
Los consejos de quien ya hizo la transición
Sajani dejó algunas orientaciones bastante directas para quienes están pensando en hacer un movimiento parecido. Y lo más interesante es que ninguna de ellas involucra ese guion clásico de haz un curso, saca un certificado y actualiza el currículum.
No esperes sentirte totalmente preparado
Contó que estaba cómoda y feliz en el cargo de Lead UX Designer. No estaba buscando salir. Pero cuando la oportunidad apareció, entendió que no podía rechazarla. Las personas que ya están dentro de las organizaciones de IA también están descubriendo las cosas en tiempo real. Nadie tiene todas las respuestas. Si eres diseñador, ya tienes la mayor parte de lo que este tipo de función exige. La parte de IA se puede aprender.
Produce trabajo público en lugar de coleccionar certificados
Una de las frases más impactantes de Sajani es sobre no sacar un certificado de IA y cruzar los dedos para que alguien te contrate. En su lugar, es más eficiente producir trabajo que demuestre que puedes explicar IA a una audiencia. Así fue como ella fue notada. Incluso antes de que el cargo existiera formalmente, el liderazgo de la empresa ya sabía cómo pensaba, qué tipo de trabajo producía y cuáles eran sus puntos fuertes.
Herramientas que usamos a diario
Trata tu portafolio como un organismo vivo
Para diseñadores específicamente, el consejo es dejar de tratar el portafolio como una carpeta estática de proyectos pasados. Debe funcionar como un cuerpo vivo de trabajo público. Escribir públicamente, mostrar cómo piensas sobre IA antes de que cualquier entrevistador necesite preguntarlo. Esa visibilidad anticipada es lo que crea oportunidades que ni siquiera aparecen en bolsas de empleo.
Cómo organizar esta transición en la práctica
Mirando la trayectoria de Sajani, algunos patrones aparecen con claridad y pueden ayudar a cualquier profesional de UX Design que esté pensando en hacer un movimiento parecido. El primero es mapear las habilidades que ya existen antes de salir a buscar lo que falta. Investigación con usuarios, síntesis de datos cualitativos, escritura de UX copy, arquitectura de información, facilitación de workshops, construcción de personas. Todo eso es directamente aplicable al trabajo con comunicación y contenido en proyectos de IA, y muchas veces el profesional no se da cuenta porque está acostumbrado a ver esas habilidades dentro de un contexto muy específico.
El segundo patrón es buscar contexto antes de buscar certificación. Existen muchos cursos de IA disponibles hoy, y buena parte de ellos se enfoca en la parte técnica de construcción de modelos. Para quien viene del UX Design y quiere trabajar con comunicación y contenido en IA, el camino más eficiente es entender cómo funcionan los modelos de lenguaje en términos conceptuales, aprender a construir prompts eficientes, estudiar las buenas prácticas de AI writing y explorar cómo las empresas están usando IA generativa en sus flujos de contenido. Ese conocimiento contextual llega mucho más lejos que una certificación técnica desconectada de la práctica real.
El tercer patrón, y tal vez el más importante, es construir un portafolio que muestre la transferencia de skills en acción. No basta con listar las habilidades en el currículum. Es necesario demostrar cómo el pensamiento de UX Design fue aplicado para resolver un problema de comunicación con IA, cómo un recorrido de usuario se convirtió en un flujo de contenido, cómo una metodología de investigación se transformó en un proceso de evaluación de outputs. Ese tipo de evidencia concreta es lo que convence a un reclutador o a un gestor de que la transición tiene sentido, porque no es solo declarada, es demostrada.
En el mercado de inteligencia artificial, que está aprendiendo a contratar perfiles híbridos, esa claridad marca toda la diferencia. 🎯
El panorama para diseñadores que quieren entrar en el mundo de la IA
La historia de Sajani Lokuge es un recorte muy específico, pero revela una tendencia mayor. El mercado laboral en inteligencia artificial no está hecho solo de científicos de datos e ingenieros de machine learning. Existe toda una capa de funciones ligadas a comunicación, estrategia de contenido, educación interna y adopción de tecnología que necesita profesionales con sensibilidad humana, capacidad de síntesis y habilidad de traducción entre mundos diferentes.
Los diseñadores de experiencia de usuario cargan exactamente esas competencias. La cuestión nunca fue si esas habilidades son relevantes para el contexto de IA. La cuestión siempre fue si los profesionales logran ver esa relevancia y comunicarla de forma convincente al mercado. Quien logre hacerlo, como lo hizo Sajani, va a encontrar un campo de oportunidades que solo tiende a crecer en los próximos años.
Y lo mejor: no hace falta esperar permiso para empezar. El trabajo público, la presencia activa en plataformas como LinkedIn y la disposición de aprender junto con el mercado ya son, por sí solos, el primer paso de esa transición.
