Diseño UX e inteligencia artificial: dos mundos que se conectan de una forma inesperada
Diseño UX e inteligencia artificial parecen mundos completamente diferentes a primera vista. Uno se ocupa de cómo las personas interactúan con pantallas, botones y flujos digitales. El otro trabaja con modelos de lenguaje, redes neuronales y automatización a gran escala. Difícil imaginar un puente entre los dos, ¿verdad?
Pero para Sajani Lokuge, de 26 años, residente en Colombo, Sri Lanka, estos dos universos se conectaron de una forma que ella ni siquiera esperaba. Y su historia, publicada originalmente por Business Insider en formato de testimonio, es de esas que te hacen repensar lo que significa hacer una transición profesional en el panorama tecnológico actual.
Sin planificar un cambio de carrera, sin enviar currículum a otras empresas y sin hacer ese curso de certificación que todo el mundo cree que es obligatorio, pasó de lead UX designer a AI Content Manager en la misma empresa de software de IA industrial donde ya trabajaba.
Y lo más interesante de esta historia no es solo el cargo nuevo. Es el camino que recorrió hasta llegar ahí y lo que ese camino revela sobre cómo las habilidades de quienes trabajan con diseño de experiencia de usuario encajan, casi de forma natural, en el universo de la comunicación sobre IA. 🤔
Si trabajas en tecnología, estás pensando en migrar de área o sigues de cerca el avance de la inteligencia artificial, la trayectoria de Sajani te va a hacer mucho sentido.
De lead UX designer a AI Content Manager: cómo sucedió todo
Sajani estudió ingeniería de software y comenzó su carrera como diseñadora de UX. Con el tiempo, fue creciendo dentro de la empresa hasta alcanzar la posición de lead UX designer, liderando proyectos y traduciendo problemas técnicos complejos en soluciones que tenían sentido para los usuarios finales de los productos.
En paralelo al trabajo técnico, empezó a construir una presencia pública en LinkedIn. Publicaba contenidos sobre carreras en diseño y sobre inteligencia artificial. Ese trabajo consistente de compartir conocimiento y perspectivas sobre el sector terminó generando una audiencia de aproximadamente 26 mil seguidores en la plataforma.
Hace unos diez meses, surgió dentro de la empresa una necesidad muy específica: alguien que pudiera explicar lo que la compañía estaba construyendo en términos de IA tanto para el público interno como para el externo. La dirección ya conocía el trabajo de Sajani, ya había visto cómo pensaba y cómo comunicaba ideas complejas de forma accesible. La transición fue casi natural.
Hoy, como AI Content Manager, lidera la comunicación y la estrategia de contenido sobre inteligencia artificial de la empresa. Esto incluye desarrollar mensajes sobre adopción de IA, producir y moderar un town hall global mensual transmitido para todos los empleados en el mundo entero, además de presentar y producir una serie de videocast llamada Voices of Industry, donde conversa con líderes senior de diferentes áreas sobre cómo están adoptando IA industrial en sus operaciones.
La rutina varía bastante. Algunas semanas están más orientadas a producción de video y viajes. Otras involucran comunicación estratégica. Y también hay semanas enfocadas en sales enablement, ayudando al equipo comercial a comunicar mejor los diferenciales de los productos de IA. Es una función multifacética que exige flexibilidad y, sobre todo, la capacidad de adaptarse a contextos diferentes sin perder la claridad del mensaje. 🎙️
¿Qué tiene que ver una diseñadora de UX con la comunicación sobre IA?
A primera vista, puede parecer que la respuesta es: poca cosa. Al fin y al cabo, diseño UX trata sobre flujos, wireframes, pruebas de usabilidad y recorrido del usuario. Y la comunicación sobre IA parece ser territorio de periodistas, ingenieros o investigadores.
Pero cuando lo piensas con más calma, te das cuenta de que esa distancia es mucho menor de lo que parece.
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Sajani pasó años entendiendo cómo las personas interactúan con productos digitales — qué confunde, qué engancha, qué frustra y qué hace que alguien siga usando un sistema o simplemente lo abandone a mitad de camino. Esa mirada entrenada y afinada es exactamente lo que marca la diferencia cuando el tema es explicar inteligencia artificial a un público que todavía está descubriendo qué puede o no puede hacer esta tecnología.
Como ella misma explica, el trabajo central de un diseñador de UX es descubrir qué está intentando hacer alguien y por qué se está atascando. Esa habilidad se transfiere directamente a la comunicación AI. Al planificar un town hall o producir un episodio de podcast, el proceso es el mismo: investigar primero, entender quién va a verlo, qué saben ya esas personas y qué preguntas se van a llevar después.
La comunicación AI eficiente no se trata de usar los términos técnicos correctos o citar los modelos de lenguaje más recientes. Se trata de claridad. Se trata de entender que la persona al otro lado de la pantalla puede estar confundida, ansiosa o simplemente curiosa, y que necesita una explicación que tenga sentido en su contexto, no en el contexto de quien desarrolló la tecnología.
Eso es, esencialmente, lo que un profesional de diseño UX hace todos los días: traduce complejidad en algo que el usuario puede entender y usar. Cuando Sajani empezó a trabajar con contenido sobre IA, no estaba empezando desde cero. Estaba aplicando un conjunto de habilidades que ya dominaba en un contexto nuevo.
Y este punto es fundamental para entender su historia. La transición profesional no ocurrió porque decidió abandonar todo lo que sabía. Ocurrió justamente porque supo reconocer lo que sabía y se dio cuenta de que aquello tenía valor en otro lugar. Esto cambia completamente la forma de encarar un cambio de área, especialmente en un mercado que todavía está descubriendo qué perfiles profesionales tienen más sentido dentro del ecosistema de inteligencia artificial. 🎯
Empatía como superpoder en la era de la IA
Sajani destaca un punto que suele ser subestimado en las discusiones sobre carreras en tecnología: la empatía. Para ella, esta es una de las habilidades transferibles más importantes que un diseñador de UX lleva consigo.
En el día a día del diseño, los profesionales observan usuarios enfrentando dificultades y aprenden a tomar decisiones pensando en lo que es mejor para esa persona. Ese ejercicio constante de ponerse en el lugar del otro es exactamente lo que sostiene el trabajo de explicar IA a quienes no dominan el lenguaje técnico.
Los títulos de los cargos pueden estar cambiando, como Sajani observa, pero el trabajo subyacente y las habilidades de un diseñador de UX no van a ningún lado. En lugar de diseñar pantallas e interfaces, ahora diseña cómo las personas entienden una nueva categoría de productos. Los principios siguen siendo los mismos.
Esta perspectiva es especialmente relevante en un momento en que mucha gente en el mercado del diseño se siente amenazada por la inteligencia artificial. El mensaje aquí no es que el diseño vaya a desaparecer. Es que las competencias desarrolladas en este campo tienen una aplicación mucho más amplia de lo que la mayoría imagina.
Las habilidades que nadie se da cuenta de que ya tiene
Una de las mayores barreras para quienes piensan en hacer una transición profesional es creer que necesitan empezar desde el absoluto cero. Que van a tener que estudiar todo de nuevo, montar un nuevo portafolio, conseguir una nueva certificación y convencer a todo el mundo de que ahora son una persona diferente con un conjunto de habilidades completamente nuevo.
Pero lo que la trayectoria de Sajani muestra es que las habilidades transferibles suelen ser mucho más poderosas que cualquier certificación nueva que puedas agregar al currículum. Ella no necesitó reinventarse. Lo que necesitó fue ver con más claridad lo que ya había construido a lo largo de los años trabajando con experiencia de usuario.
En el contexto del diseño UX, existen competencias que se traducen directamente al trabajo con contenido sobre inteligencia artificial:
- Mapeo del recorrido del usuario — es la misma competencia que permite estructurar una estrategia de contenido que acompaña al usuario desde el primer contacto con un concepto de IA hasta el momento en que se siente lo suficientemente seguro como para usar una herramienta o tomar una decisión basada en esa tecnología.
- Investigación con usuarios — parte central del trabajo de cualquier diseñador de UX, se conecta directamente con la habilidad de entender quién es la audiencia de un contenido sobre IA, qué sabe, qué no sabe y qué necesita saber.
- Prototipado — que parece tan específico del diseño, tiene un equivalente claro en la producción de contenido: es el proceso de probar formatos, lenguajes y enfoques para descubrir qué realmente comunica.
- Comunicación con stakeholders — los diseñadores ya hacen esto todo el tiempo al justificar decisiones de diseño ante equipos de producto y dirección. En el contenido sobre IA, el proceso es muy parecido.
Lo que Sajani hizo, en cierta forma, fue auditar sus propias habilidades transferibles antes que cualquier otra cosa. Miró lo que ya hacía bien, mapeó dónde esas habilidades podían aplicarse dentro del universo de la inteligencia artificial y encontró un punto de entrada que tenía sentido tanto para ella como para la empresa. Eso no es suerte. Es una forma muy estratégica de pensar sobre carrera en un sector que todavía se está organizando y que, precisamente por eso, valora mucho a quienes logran conectar puntos que parecen distantes. 💡
Aprender haciendo: los primeros meses en la nueva función
Un detalle importante de la historia de Sajani es que no esperó a estar totalmente preparada para empezar. La construcción de presencia en LinkedIn le dio visibilidad, pero aún necesitaba desarrollar una fluidez técnica más profunda sobre los productos de IA de la empresa.
¿Y cómo lo hizo? Sumergiéndose en el trabajo.
En los tres primeros meses en la nueva función, Sajani se integró en los equipos de producto de IA. Participaba en las reuniones diarias de stand-up, hacía preguntas que probablemente parecían básicas al principio, pero que fueron volviéndose cada vez más precisas y relevantes con el tiempo. El aprendizaje no vino antes del trabajo. Vino junto con él.
Este enfoque contrasta con lo que mucha gente hace cuando piensa en cambiar de área: esperar hasta sentirse completamente lista, acumular cursos y certificaciones, y solo entonces dar el primer paso. Sajani hizo lo contrario. Aceptó la oportunidad y usó el propio trabajo como plataforma de aprendizaje. Es una mentalidad que tiene mucho sentido en un campo como la inteligencia artificial, donde el conocimiento evoluciona tan rápido que esperar a estar totalmente preparada puede significar no empezar nunca.
Como ella resume: la mayor parte de su upskilling se estructuró en torno al propio trabajo. Mucha gente espera para aprender y después hacer. En su experiencia, el trabajo y el aprendizaje ocurrieron al mismo tiempo. 📚
Estrategia de contenido en el universo de la IA: por qué es tan diferente
Trabajar con estrategia de contenido sobre inteligencia artificial tiene una complejidad que va más allá de lo que la mayoría de las personas imagina cuando escucha el término. No se trata solo de escribir bien o saber organizar información. Se trata de navegar en un campo donde el conocimiento evoluciona muy rápido, donde la terminología todavía no está completamente estandarizada y donde el público es extremadamente heterogéneo — mezclando personas con formación técnica profunda con otras que están intentando entender lo básico por primera vez.
Quienes vienen del diseño UX ya están acostumbrados a este tipo de desafío, porque la experiencia de usuario también lidia con públicos muy diferentes y necesita crear soluciones que funcionen para todos ellos, sin simplificar demasiado para unos ni complicar demasiado para otros.
Otro punto que hace de la comunicación AI un campo particularmente interesante para profesionales de UX es la necesidad de trabajar con incertidumbre. En el diseño de experiencia de usuario, rara vez tienes todas las respuestas antes de empezar. Formulas hipótesis, pruebas, aprendes, ajustas y sigues adelante. Esa mentalidad iterativa es exactamente lo que el contenido sobre IA exige, porque el propio campo está en constante transformación. Lo que era cierto sobre un modelo de lenguaje hace seis meses puede ya no serlo hoy, y quien produce contenido en este espacio necesita estar cómodo con la idea de que el conocimiento es provisional y que actualizar perspectivas forma parte del trabajo, no es un fallo.
La estrategia de contenido dentro del ecosistema de IA también exige una habilidad que los diseñadores de UX desarrollan casi sin darse cuenta: la capacidad de contar historias con datos. En el diseño, usas datos de investigación y métricas de usabilidad para justificar decisiones y comunicar resultados a equipos y stakeholders. En el contenido sobre inteligencia artificial, haces algo muy parecido: usas información compleja, resultados de investigaciones y comportamientos de sistemas para construir narrativas que ayudan a las personas a entender qué está pasando y por qué importa.
Sajani llegó a este rol con esa habilidad ya desarrollada, y eso marcó toda la diferencia en la velocidad con la que logró establecerse en la nueva función. 🚀
El papel de LinkedIn en la transición
Un elemento que no puede ignorarse en esta historia es el papel que la presencia pública en LinkedIn desempeñó. Sajani no consiguió el cargo de AI Content Manager enviando currículum. Lo consiguió porque, antes incluso de que el cargo existiera formalmente, ya estaba publicando contenido sobre diseño e inteligencia artificial de forma consistente.
Cuando la dirección de la empresa comenzó a diseñar esta nueva posición, ya tenía una noción clara de cómo pensaba Sajani, qué tipo de trabajo producía y cuáles eran sus puntos fuertes. Esto es algo que va mucho más allá de un proceso de selección tradicional. Es construcción de reputación profesional en tiempo real.
Herramientas que usamos a diario
Y aquí entra un consejo de ella que vale la pena destacar: en lugar de tratar tu portafolio como una carpeta estática de proyectos pasados, piensa en él como un cuerpo vivo de trabajo público. Escribe abiertamente. Muestra cómo piensas sobre IA antes incluso de que alguien te llame para una entrevista. Ese tipo de posicionamiento es lo que marca la diferencia en un mercado donde mucha gente tiene habilidades técnicas parecidas, pero pocas logran demostrar públicamente cómo aplican esas habilidades para resolver problemas reales.
Otro punto importante: Sajani no recomienda la estrategia de sacar una certificación en IA y cruzar los dedos para que alguien te contrate. El camino que funcionó para ella fue producir trabajo concreto que demostrara su capacidad de explicar inteligencia artificial a una audiencia. Es esa evidencia práctica lo que llama la atención, no un sello en un perfil. 🎯
Lo que esta historia revela sobre el mercado de IA
La trayectoria de Sajani Lokuge no es un caso aislado, y es importante entender eso. El mercado de inteligencia artificial está creciendo a una velocidad que el propio sector tecnológico todavía está procesando, y una de las consecuencias de ese crecimiento acelerado es la creación de roles profesionales que no existían hace algunos años y que, por eso, todavía no tienen una formación académica bien definida asociada a ellos.
El cargo de AI Content Manager es un ejemplo perfecto de esto. No existe una carrera universitaria específica para esta función. No existe un plan de estudios estándar. Lo que existe es una combinación de habilidades que, cuando se reúnen en la misma persona, crean un perfil muy valioso para empresas que necesitan comunicar lo que hacen con IA de forma clara, honesta y relevante para el público.
Esto abre una ventana de oportunidad muy real para profesionales de diseño UX, pero también para otras áreas que desarrollan competencias relacionadas con la empatía con el usuario, la comunicación clara y la organización estratégica de información. Redactores, profesionales de product management, investigadores de UX e incluso profesores tienen habilidades transferibles que se conectan con lo que el mercado de IA está pidiendo ahora. La cuestión no es si las habilidades existen. La cuestión es si el profesional logra identificarlas y posicionarlas de forma que tenga sentido para quien está contratando.
El caso de Sajani también plantea una reflexión importante sobre cómo las empresas están pensando sobre el talento interno. En lugar de buscar a alguien de fuera con un perfil técnico muy específico, la empresa donde trabajaba reconoció que ya tenía, dentro de su propio equipo, una persona con las competencias adecuadas para asumir un rol nuevo y estratégico. Esto es una señal de que el mercado de IA, a pesar de toda su complejidad técnica, está percibiendo que necesita personas que sepan tender el puente entre la tecnología y el ser humano, y que ese tipo de perfil puede venir de lugares inesperados. ✨
La mentalidad que marca la diferencia
Sajani admite que estaba cómoda y contenta en la posición de lead UX designer. No estaba buscando salir. Pero cuando la oportunidad apareció, no la dejó pasar.
Esa mentalidad de no esperar a sentirse completamente lista es uno de los hilos conductores más fuertes de su historia. Las personas que ya están dentro de organizaciones de IA también están descubriendo las cosas en tiempo real. Nadie tiene todas las respuestas. Y si eres diseñador, ya tienes la mayor parte de lo que este tipo de función exige. La parte de IA se puede aprender.
Ese es quizás el mensaje más relevante para quien está leyendo y se identifica: la sensación de no estar listo no es una señal de que no estés cualificado. Es simplemente la sensación normal de estar frente a algo nuevo. Y como la experiencia de Sajani demuestra, la mejor forma de superar esa sensación es empezando, no esperando.
La combinación entre diseño UX, comunicación AI y estrategia de contenido se está convirtiendo en una de las más buscadas en el mercado tecnológico, e historias como la de Sajani muestran que esa combinación ya existe en muchos profesionales que todavía no se han dado cuenta del potencial de lo que tienen entre manos.
El campo de la inteligencia artificial necesita más que ingenieros y científicos de datos. Necesita personas que sepan traducir lo que se está construyendo para el resto del mundo. Y quienes vienen del universo del diseño UX tienen una ventaja que no debería ser subestimada: años de práctica haciendo exactamente eso. 🌍
