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Este artículo es una publicación cruzada de En la alerta profesional de esta semana, comenzamos con un anuncio: durante el año pasado, nuestro socio Rahul Pandey compartió sus ideas y consejos sobre cómo avanzar en su carrera. Ahora, Rahul está pasando el testigo a un nuevo experto, y este será su último tema. Pero no te preocupes: seguiremos trayendo las noticias y recomendaciones más importantes directamente a tu bandeja de entrada.
En el ultimo numero, destacamos algunos de los consejos más populares de 2025. Para ver todos los números anteriores, consulte nuestro Alerta de carrera archivo.
La regla número uno sobre hacer preguntas
Como ingenieros, el aprendizaje continuo es una parte fundamental del trabajo. Una gran parte del aprendizaje proviene de intentar algo, quedarse estancado y luego hacer una pregunta a tus compañeros de equipo.
Esto es lo que a menudo se pasa por alto en ese proceso: la calidad de su pregunta determina la calidad de la respuesta. Por lo tanto, vale la pena pensar en cómo mejorar sus habilidades para hacer preguntas.
El principio rector a la hora de hacer una pregunta es simple: facilite que otros le ayuden. Analicemos lo que eso significa.
Incluye la información necesaria. En el ingeniería de software mundo, por ejemplo, preguntando algo como “¿Puedes explicar por qué la aplicación falla?” Supone una enorme carga para el destinatario de la pregunta tener que recopilar más información antes de poder ayudarle. Necesitarán saber:
¿Qué acción provocó que la aplicación fallara? ¿Se reproduce el problema? ¿Qué revelan los registros?
Por lo general, no es difícil anticipar qué preguntas de seguimiento puede recibir después de hacer una pregunta. ¡Incluye esos detalles en tu pregunta!
Muestra tu trabajo. Una de las respuestas más comunes a una pregunta es “¿Qué has probado?” Esta es información fundamental que debe incluirse para (1) mejorar las posibilidades de que el destinatario pueda ayudarlo y (2) demostrar que hizo la tarea necesaria.
Los detalles comunes que se deben incluir son: discusiones previas del equipo, fragmentos de código y datos relevantes. Pero tenga cuidado de no exagerar. Incluir demasiado código en tu pregunta abrumará a cualquiera que intente ayudarte. Debería dedicar tiempo a identificar el fragmento que capte la esencia de su problema. Recuerde, la regla de oro es facilitar que otros le ayuden, lo que requiere su criterio sobre el nivel correcto de historia de fondo que debe incluir.
Explica tu objetivo. La historia de fondo es engañosamente importante en cualquier pregunta, especialmente en temas técnicos. Por ejemplo, puede pensar que es obvio por qué está intentando agregar un parámetro a una función, pero probablemente no esté claro para sus compañeros de equipo. Un error que he visto con frecuencia es que la pregunta se hace a la “altitud” incorrecta: el autor de la pregunta hizo algunas suposiciones incorrectas que lo llevaron a hacer la pregunta equivocada.
Para obtener las mejores respuestas, incluya una breve explicación de sus objetivos al comienzo de su pregunta para establecer el contexto.
Dirígete a la audiencia adecuada: una de las cosas que más me molestan de cuando trabajaba en Facebook Fue cuando un ingeniero me enviaba un mensaje individual con una pregunta genérica de la que otros podrían haberse beneficiado. En lugar de enviarme mensajes directamente, desearía que hubieran publicado en un foro grupal. Al publicar para una audiencia más amplia, otros podrían haber aprendido de la respuesta y es posible que hubiera habido discusiones de seguimiento fructíferas. Además, preguntarle al grupo conducirá a una resolución más rápida; elimina a una sola persona (yo) como cuello de botella.
La cuestión del foro 1:1 vs. grupal es sólo un elemento a considerar. ¿Es mejor abordar su pregunta verbalmente o por escrito? ¿Un colega junior podría responder su pregunta o necesita comentarios del líder o gerente de su equipo?
Al considerar los criterios anteriores, la calidad de sus preguntas mejorará significativamente, lo que conducirá a interacciones y aprendizaje más efectivos.
—Rahul
Si trabaja en el mundo académico, probablemente haya escuchado la frase “publicar o perecer” utilizada para describir la presión que enfrentan los investigadores para que sus nombres aparezcan en las revistas. Las herramientas de inteligencia artificial hacen que la investigación científica sea más eficiente, impulsando las carreras individuales, pero hay un problema. Un nuevo análisis de más de 40 millones de artículos académicos encontró que, si bien las herramientas de inteligencia artificial ayudan a los investigadores a publicar más rápido, también reducen el alcance de las preguntas que investigan los científicos. En cambio, la investigación centrada en la IA se concentra en torno a problemas ricos en datos, lo que lleva a algunos a preocuparse por la disminución de la originalidad y la innovación.
Publicado originalmente en espectro.ieee.org el 28 de enero de 2026.
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