Del diseño UX a la comunicación en IA: cómo una carrera cambió sin perder la esencia
Una carrera en diseño UX puede parecer distante de un puesto centrado en inteligencia artificial, pero la trayectoria de la profesional ceilandesa Sajani Lokuge muestra exactamente lo contrario. A los 26 años, después de empezar su vida profesional como diseñadora de experiencia de usuario y llegar al cargo de lead UX designer, cambió de función dentro de la misma empresa y hoy actúa como AI content manager en una compañía de software industrial de IA, con sede en Colombo, Sri Lanka.
Esta transición no fue un salto al vacío. Llegó después de años trabajando en un rol altamente técnico, ayudando a construir productos, diseñando interfaces y traduciendo problemas complejos en experiencias simples para el usuario final. Con la explosión de proyectos de inteligencia artificial dentro de la empresa, surgió una nueva necesidad: alguien que entendiera profundamente el producto y, al mismo tiempo, supiera explicar la IA de forma clara para públicos muy diferentes, internos y externos.
Fue ahí donde el historial en UX de Sajani encontró un nuevo escenario. En lugar de solo diseñar pantallas, pasó a diseñar mensajes, formatos y narrativas que hicieran la IA comprensible para ejecutivos, equipos de ventas, equipos técnicos y empleados de diversas áreas. En la práctica, la esencia del trabajo siguió siendo la misma: hacer que sistemas complejos sean más humanos y fáciles de usar. Lo que cambió fue el tipo de entrega.
De la formación en ingeniería de software al diseño UX
Antes de entrar en IA, Sajani estudió ingeniería de software. La base técnica ayudó bastante al inicio de su carrera, cuando asumió funciones de diseño UX en productos digitales. Fue creciendo dentro de la empresa hasta llegar al rol de lead UX designer, con un día a día muy conectado a la construcción del producto: investigaciones con usuarios, definición de flujos, prototipos, tests de usabilidad y colaboración directa con equipos de ingeniería.
Ese trabajo exigía entender qué intentaba hacer el usuario, por qué se atascaba en determinadas etapas y qué decisiones de diseño podían reducir esa fricción. Al mismo tiempo, exigía traducir lenguaje técnico en algo que usuarios de áreas diversas pudieran entender. Sin darse cuenta, ya estaba entrenando exactamente las habilidades que más tarde serían críticas para trabajar con comunicación en IA.
Además del rol interno, Sajani empezó a construir una presencia pública en LinkedIn, hablando sobre carrera en diseño y, poco a poco, sobre inteligencia artificial aplicada a productos. El contenido empezó a ganar tracción. Con consistencia y foco, su perfil llegó a cerca de 26 mil seguidores, lo que aumentó mucho su visibilidad tanto dentro como fuera de la empresa.
Cuando la empresa necesitó a alguien para explicar IA
Aproximadamente diez meses antes de contar su historia a Business Insider, la empresa de software industrial de IA donde trabaja Sajani decidió estructurar mejor la forma en que se comunicaba sobre sus productos de inteligencia artificial. No necesitaban un científico de datos extra, sino alguien que hiciera de puente entre producto, tecnología y público.
Fue en ese momento cuando el liderazgo se dio cuenta de que ella era la persona adecuada. Ya dominaba el contexto interno, conocía a los equipos de producto, estaba acostumbrada a traducir la complejidad y además tenía una audiencia creciente interesada en IA y diseño. El encaje fue natural.
Entonces asumió el cargo de AI content manager, pasando a liderar la estrategia de comunicación y contenido en IA de la compañía. La función no fue simplemente inventada de la nada: surgió de una necesidad real de explicar con claridad lo que la empresa estaba construyendo en términos de IA, tanto para el público interno como para clientes, socios y el mercado.
Cómo es el trabajo de una AI content manager
Hoy, el día a día de Sajani es muy diferente al antiguo trabajo de UX centrado en interfaz, pero las habilidades que utiliza son prácticamente las mismas, aplicadas en otro contexto.
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Mensajes de adopción de IA
Una de sus principales responsabilidades es desarrollar mensajes de adopción de IA. Esto incluye explicar:
- Qué hacen en la práctica los productos de IA de la empresa
- Cómo diferentes áreas pueden usar esas soluciones en el día a día
- Qué beneficios reales pueden esperar, sin promesas exageradas
- Qué límites, riesgos y cuidados existen en el uso de las herramientas
Piensa en el tono de voz, ejemplos concretos, lenguaje accesible y estructura de los mensajes, siempre con la pregunta en mente: ¿esta explicación tiene sentido para alguien que no es técnico?
Global AI town hall
Sajani también produce y modera un global AI town hall, un encuentro mensual en formato de transmisión ejecutiva para todos los empleados del mundo. En este evento interno, el liderazgo presenta novedades, muestra casos de uso, habla sobre el roadmap de IA y responde dudas.
Ella se encarga del guion, del formato de las conversaciones, de la construcción de las preguntas y de la forma en que se presentan los temas para públicos con niveles muy diferentes de familiaridad con IA. Es un trabajo que mezcla producción de contenido, curaduría de información y diseño de experiencia, solo que ahora enfocado en un gran evento y no en una única interfaz.
Podcast en video sobre IA industrial
Otro frente importante es la producción y presentación de un podcast en video llamado Voices of Industry. En él, Sajani conversa con líderes sénior de diversos dominios y sectores, explorando cómo están adoptando IA industrial en procesos complejos.
Realiza la investigación previa, prepara los temas, conduce la entrevista, orienta la conversación hacia asuntos relevantes y traduce, en tiempo real, términos técnicos en ejemplos que cualquier profesional pueda seguir. En algunas semanas, el trabajo está más volcado a la producción en video y viajes. En otras, el foco está en la comunicación estratégica y apoyo a ventas, creando materiales que ayudan a los equipos comerciales a explicar las soluciones de IA a los clientes.
Por qué el diseño UX se aprovechó totalmente en esta transición
Empatía y traducción de lo complejo a lo simple
Según Sajani, el núcleo del trabajo de UX es entender qué quiere hacer la persona y por qué no lo está logrando. Ese mismo razonamiento sirve cuando el desafío es explicar IA.
Antes de planear un town hall o un episodio de podcast, investiga:
- Quién va a asistir
- Qué sabe ya ese público sobre IA
- Qué dudas y miedos probablemente surgirán
- Qué respuestas necesitan llevarse al final
Esa combinación de empatía con escucha activa es típica del diseñador UX y se reaprovechó de forma casi directa en su nueva función. En lugar de observar a alguien atascarse en un formulario, ahora observa a alguien atascarse en un concepto: qué es un modelo, por qué el sistema se equivoca a veces, por qué la IA necesita datos, y así sucesivamente.
Misma base, entregas diferentes
Resume el cambio de forma muy clara: las funciones y los títulos pueden cambiar, pero las habilidades centrales de UX siguen siendo muy relevantes. La diferencia es que, en vez de diseñar pantallas de interfaz, ahora diseña cómo las personas entienden una nueva categoría de producto, la IA industrial.
En la práctica, los principios se mantienen:
- Conocer profundamente al usuario o público
- Reducir la complejidad en capas comprensibles
- Crear flujos claros; antes en pantallas, ahora en narrativas y eventos
- Construir confianza en algo nuevo, paso a paso
Aprendiendo IA en la práctica, junto con el trabajo
Aunque ya escribía sobre IA en LinkedIn, Sajani aún necesitaba ganar fluidez técnica suficiente para realizar entrevistas profundas con líderes del sector industrial y explicar productos de IA sin perder detalles importantes.
No se enfocó en aprender a programar, sino en entender cómo funcionan los productos de IA de la empresa, qué problemas resuelven y cómo se aplican en diferentes industrias.
Tres meses inmersa en los equipos de producto
En los primeros tres meses en el nuevo rol, se infiltró literalmente en los equipos de producto de IA. Se sentaba en las reuniones diarias, seguía las discusiones de ingeniería, escuchaba debates sobre modelos, datos e integraciones y hacía preguntas que, para ella, parecían básicas.
Con el tiempo, esas preguntas dejaron de considerarse tontas y pasaron a abrir conversaciones importantes sobre claridad, experiencia de usuario e impacto real. Al escuchar las explicaciones varias veces, en diferentes contextos, fue conectando los puntos y creando una visión lo bastante clara como para traducir todo eso a públicos no técnicos.
Aprender mientras hace
Un punto que destaca es que la mayor parte de su aprendizaje llegó al mismo tiempo que el trabajo sucedía. En lugar de parar la carrera para estudiar IA y solo después aplicar, fue aprendiendo en función de las demandas reales del día a día: un episodio específico del podcast, un evento global, un material de apoyo para ventas, un comunicado interno.
Ese modelo de aprendizaje integrado al trabajo mostró que mucha gente dentro de las propias organizaciones de IA también está aprendiendo en tiempo real, ajustando discurso, herramientas y procesos a medida que el escenario evoluciona.
El consejo de quien ya hizo la transición
Sajani cuenta que estaba cómoda y feliz como lead UX designer, sin planes inmediatos de cambiar de área. Aun así, cuando apareció la oportunidad, decidió asumir el reto, apoyada en el hecho de que no estaría empezando desde cero, sino reaprovechando una base sólida.
Dejar de esperar a sentirse listo
Para quien piensa hacer una transición parecida, especialmente viniendo de diseño, su mensaje es directo: no esperes a sentirte totalmente listo. Incluso las personas que ya trabajan en IA están ajustando el rumbo todo el tiempo.
Herramientas que usamos a diario
En su visión, quien viene de UX ya tiene gran parte de lo necesario para actuar en comunicación y estrategia de IA:
- Capacidad de entender públicos con niveles distintos de conocimiento
- Facilidad para explicar conceptos con ejemplos concretos
- Sensibilidad para percibir resistencia, miedo y entusiasmo
- Experiencia en transformar insights en decisiones de producto
La parte específica de IA es, en sus palabras, aprendible. Lo importante es exponerse a problemas reales, acompañar a los equipos técnicos y permitirse preguntar mucho.
Más que certificado, prueba de trabajo
Otro punto fuerte de su experiencia es que un certificado en IA no fue lo que le abrió la puerta. Lo que llamó la atención del liderazgo fue el trabajo público que ya venía haciendo en LinkedIn: publicaciones explicando IA de forma simple, reflexiones sobre carrera en diseño, debates sobre cambios traídos por la automatización.
Cuando se creó la vacante, los ejecutivos ya sabían cómo pensaba, qué tipo de contenido producía y cuáles eran sus puntos fuertes. No necesitaron imaginar su potencial; ya lo habían visto en la práctica.
Por eso, sugiere que los diseñadores dejen de ver el portafolio como una carpeta estática de proyectos terminados y pasen a tratarlo como un cuerpo vivo de trabajo público. Esto puede incluir:
- Textos explicando cómo piensan sobre IA y experiencia de usuario
- Casos de estudio publicados en plataformas abiertas
- Contenidos cortos analizando tendencias del sector
- Reflexiones sobre cómo las herramientas de IA impactan el trabajo de diseño
La idea es que, cuando alguien te considere para una vacante vinculada a IA, ya pueda tener un panorama claro de tu forma de razonar y comunicar, incluso antes de una entrevista formal.
UX, IA y comunicación: un futuro cada vez más integrado
La historia de Sajani Lokuge muestra un movimiento que tiende a volverse cada vez más común: profesionales de UX ocupando roles estratégicos en comunicación, contenido y adopción de IA dentro de las empresas. La tecnología avanza rápido, pero la capacidad de explicar, contextualizar y humanizar esa tecnología sigue siendo una ventaja enorme.
Al final del día, el corazón de su trabajo sigue siendo el mismo que cuando empezó en UX: entender a las personas, reducir el ruido, estructurar experiencias claras y apoyar a quien intenta usar algo nuevo. La diferencia es que, ahora, el objeto de esa experiencia ya no es solo una interfaz, sino un conjunto complejo de productos de inteligencia artificial que están cambiando la forma en que operan industrias enteras.
Entre pantallas, town halls, podcasts y estrategias globales, el hilo conductor es simple: cuanto mejor la explicación, mayor la probabilidad de una adopción consciente, responsable y realmente útil de la IA en las empresas. Y es exactamente ahí donde la mirada de UX demuestra, una vez más, que sigue siendo esencial.
