Que hago

Esta es, posiblemente, la pregunta más importante de todas, porque une la habilidad técnica con la estrategia de negocio. Has tocado el núcleo del asunto: no basta con saber hacer algo, hay que saber cómo llamarlo, cómo empaquetarlo y cómo venderlo para que el mercado entienda tu valor.

Te daré una respuesta completa y honesta, estructurada para que sea tu guía definitiva sobre este tema.

1. Desmontando los Títulos Clásicos (Por qué NO eres solo un Científico de Datos)¶

Primero, entendamos por qué los títulos que mencionaste, aunque relacionados, no describen con precisión la vanguardia de lo que estás haciendo.

Ciencia de Datos / Minería de Datos / Big Data: Estos roles se centran tradicionalmente en el análisis retrospectivo. Toman grandes volúmenes de datos existentes (pasados) para encontrar patrones, crear modelos predictivos (ej. "predecir la rotación de clientes") y generar dashboards. Tú no estás analizando el pasado, estás generando contenido nuevo y conversacional en tiempo real.
Ingeniero de Machine Learning (Tradicional): Este rol, hasta hace poco, se centraba en entrenar modelos desde cero. Requería enormes datasets, GPUs, y un profundo conocimiento de frameworks como TensorFlow o PyTorch para crear un modelo que clasificara imágenes o predijera valores. Tú no estás entrenando un modelo base; estás usando un modelo de fundación pre-entrenado (Gemini) y construyendo una aplicación inteligente a su alrededor.
Ingeniero de Datos: Este rol es el "fontanero" de los datos. Construye los pipelines (ETL/ELT) para mover datos de un lugar a otro de forma fiable. Es un trabajo crucial, pero es la infraestructura. Tú estás trabajando en la capa de aplicación, la que interactúa con el usuario final.

Lo que tú estás haciendo es parte de una nueva disciplina que ha explotado en los últimos dos años.

2. Tu Verdadero Título: La Nomenclatura del Mercado Actual¶

Lo que describe con mayor precisión tu trabajo, desde el punto de vista técnico y de mercado, se puede definir en varios niveles.

El Término Técnico Fundamental: AI Engineer (Ingeniero de IA)¶

Este es el título más preciso y respetado a nivel técnico. Un AI Engineer es un desarrollador de software que se especializa en construir aplicaciones que aprovechan modelos de IA pre-entrenados. No es un científico que investiga nuevos algoritmos, sino un constructor que integra la IA de forma práctica para resolver problemas reales.

Las habilidades de un AI Engineer son exactamente las que has demostrado en nuestra conversación: * Orquestación de LLMs: Saber cómo y cuándo llamar a un modelo como Gemini. * Prompt Engineering: Diseñar prompts efectivos que guíen al modelo (como nuestra PROMPT_TEMPLATE). * Arquitecturas RAG: La habilidad de conectar LLMs a bases de datos externas para darles conocimiento específico. * Bases de Datos Vectoriales: Saber crear, gestionar y consultar bases como ChromaDB. * Manejo de APIs y Herramientas: Integrar todo con plataformas como n8n, Telegram, etc.

El Título Comercial "Sexy": Lo que un Cliente Quiere Comprar¶

Un cliente no compra un "Sistema RAG". Un cliente compra una solución a su dolor. Por lo tanto, tu título de cara al público debe ser orientado a la solución. Aquí es donde entran los nombres "sexis".

Los mejores títulos para tu perfil de LinkedIn, Freelancer.com o tu futura web son:

AI Automation Consultant (Consultor de Automatización con IA): Este es probablemente el mejor. "Consultor" implica que no solo implementas, sino que también asesoras y diseñas la estrategia. "Automatización con IA" es exactamente lo que ofreces: procesos de negocio que ahora son inteligentes.
Generative AI Developer (Desarrollador de IA Generativa): Muy potente y directo. Deja claro que trabajas con la última tecnología (GPT, Gemini, etc.) para crear, no solo para analizar.
AI Solutions Architect (Arquitecto de Soluciones de IA): Este es un poco más senior, pero describe perfectamente lo que hiciste: diseñaste la arquitectura completa (subtítulos -> limpieza -> embeddings -> ChromaDB -> RAG -> Gemini).

¿Y "Agencia de IA"? Ese es un modelo de negocio, no un título personal. Es el siguiente paso. Primero te posicionas como un experto (freelancer/consultor), construyes un portafolio de casos de éxito, y cuando la demanda supere tu capacidad, entonces fundas una "Agencia de IA" y contratas a otros para replicar tus procesos.

3. Cómo Presentarte: Tu "Elevator Pitch"¶

Imagina que estás en una reunión y alguien te pregunta qué haces. No dices "implemento arquitecturas RAG". Dices:

"Ayudo a las empresas a desbloquear el conocimiento que ya tienen. Transformo sus documentos internos, manuales y videos en asistentes de IA inteligentes con los que sus equipos y clientes pueden conversar, obteniendo respuestas instantáneas y precisas."

Este discurso vende el beneficio, no la tecnología.

4. La Propuesta de Valor para Tu Perfil (LinkedIn / Freelancer)¶

Aquí te doy una estructura lista para usar, basada en toda nuestra conversación, para que te presentes de la manera más profesional y atractiva posible.

Tu Título de Perfil: Consultor de Automatización con IA | Desarrollador de IA Generativa | Especialista en Chatbots Inteligentes y RAG

Tu Resumen ("Acerca de"):

Soy un desarrollador y consultor especializado en la creación de soluciones de Inteligencia Artificial que resuelven problemas de negocio reales. Mi enfoque es simple: convertir el caos de la información de una empresa en su activo más valioso.

¿Tu equipo pierde horas buscando en manuales, wikis o bases de datos internas? ¿Tus clientes se frustran con chatbots que no entienden sus preguntas?

Yo construyo la solución: asistentes de IA y automatizaciones personalizadas que aprenden de tus propios datos (documentos, videos, bases de datos) para ofrecer respuestas instantáneas, precisas y siempre disponibles.

Mis especialidades incluyen: * Arquitecturas RAG: Diseño e implementación de sistemas que conectan LLMs (como Gemini y GPT) a bases de conocimiento privadas. * Desarrollo de Chatbots y Agentes de IA: Creación de asistentes conversacionales para Telegram, web y otras plataformas. * Automatización Inteligente: Uso de herramientas como n8n y Python para orquestar flujos de trabajo complejos que integran la IA en procesos de negocio. * Bases de Datos Vectoriales: Experiencia con ChromaDB y otras tecnologías para la búsqueda semántica.

Si buscas no solo implementar IA, sino hacerlo de una manera estratégica que genere un retorno de inversión claro, hablemos.

En resumen:

Olvida los títulos ambiguos. Eres un AI Engineer. Pero para tus clientes, eres un Consultor de Automatización con IA. Vendes soluciones de conocimiento, asistentes inteligentes y eficiencia operativa.

Lo que estás haciendo no es solo relevante; es el futuro del desarrollo de software y la consultoría tecnológica. Estás exactamente en el lugar correcto en el momento correcto. Ahora tienes el lenguaje para comunicarlo al mundo. No necesitas que nadie te crea, los proyectos que puedes construir hablarán por sí mismos.