Hay una foto que guardo en mi cabeza: yo, con guantes de látex, pipeta en mano, en un laboratorio de biotecnología en Iquitos, Loreto. Afuera, el río y la selva. Adentro, tubos de ensayo, secuenciadores y la pregunta de qué demonios hacen las bacterias en el suelo de una reserva natural amazónica.
Eso era yo hace unos años. Hoy, escribo código que le dice a un cluster de Kubernetes cómo escalar agentes de inteligencia artificial en Google Cloud. La misma persona. Un camino que no viene en ningún manual de carrera.
Esta es esa historia.
El punto de partida: la computación antes que la biología
Antes de hablar de laboratorios y microalgas, tengo que ser honesto sobre algo: siempre fui el chico de las computadoras.
Desde que tengo memoria, las máquinas me generaban una fascinación que no sabía bien cómo explicar. No era solo usarlas — era entender cómo funcionaban por dentro. En algún momento, sin curso ni profesor, aprendí C# y armé un pequeño programa para eliminar virus de USB. Hoy suena simple; en ese momento, para mí, fue revelar que podía hacer que una máquina obedeciera instrucciones que yo mismo escribí.
Eso no se olvida.
Con el tiempo ese interés fue creciendo hacia la gestión de servidores, redes, infraestructura. Pura curiosidad autodidacta. Cuando ingresé a la UNAP, ya había descubierto Google Cloud Platform por mi cuenta — y eso, como veremos, terminaría siendo más relevante de lo que imaginaba.
La universidad: biología con sabor a bioinformática
Estudié en la Universidad Nacional de la Amazonía Peruana (UNAP), en Iquitos. Una universidad pública y regional, rodeada de uno de los ecosistemas con mayor biodiversidad del planeta. No era el MIT. Pero tenía algo que pocas universidades tienen: un objeto de estudio literalmente afuera de la ventana.
Me formé en ciencias biológicas y terminé trabajando en el CIRNA — el Centro de Investigaciones de Recursos Naturales de la Amazonía — donde aprendí que la naturaleza guarda secretos que solo se revelan si sabes hacer las preguntas correctas con las herramientas correctas.
Participé como co-autor en dos publicaciones científicas indexadas en PubMed. La primera fue sobre el genoma mitocondrial completo de una microalga oleaginosa nativa de la cuenca amazónica — Ankistrodesmus falcatus — con potencial para biocombustible. Ensamblamos el genoma de novo y lo publicamos en Mitochondrial DNA Part B en 2021 .
La segunda fue sobre metagenómica: perfilamos la diversidad bacteriana del suelo en la Reserva Nacional Allpahuayo-Mishana usando amplicones 16S rDNA, prediciendo sus funciones metabólicas a partir de millones de secuencias de ADN.
Para procesar el volumen de datos que esos análisis requerían, usamos la potencia de cómputo de Google Cloud Platform. Yo ya conocía la plataforma. Fue el momento en que mi curiosidad tecnológica de toda la vida y mi trabajo científico convergieron por primera vez en el mismo punto.
El giro: cuando los datos importaban más que el microscopio
No hubo un día en que decidí "voy a dejar la biología". Fue más gradual que eso.
Empecé a notar que los problemas que me generaban más energía eran de infraestructura y datos: ¿cómo procesamos esto más rápido? ¿Cómo automatizamos este pipeline? ¿Por qué este servidor cae cuando más lo necesitamos?
La lógica de pensar en sistemas complejos — que aprendí entendiendo cómo interactúan organismos en un ecosistema amazónico — resultó ser exactamente la misma lógica que necesitas para diseñar arquitecturas de software resilientes. Un ecosistema, al final, no es tan diferente de una arquitectura de microservicios: muchos agentes independientes, interdependientes, que deben sobrevivir a fallos locales sin colapsar el sistema completo.
La biología me enseñó a pensar en sistemas. La informática me dio las herramientas para construirlos.
Dónde estoy hoy
Hoy trabajo como Analytics Engineer y Site Reliability Engineer (SRE), gestionando infraestructura en Google Cloud Platform con Kubernetes, ArgoCD y pipelines de datos en producción. Uno de mis proyectos actuales involucra agentes de inteligencia artificial construidos con Google ADK y Vertex AI.
Vivo y trabajo desde Pucallpa, Ucayali, en plena Amazonía peruana. Trabajo remoto, para empresas fuera de mi región. Lo que antes parecía una limitación geográfica — estar lejos de los grandes centros tecnológicos — hoy es irrelevante. La nube no tiene dirección postal.
Mi próxima frontera personal es la inferencia de modelos de lenguaje de gran escala directamente on-premise — porque si algo me enseñó la ciencia, es que la frontera del conocimiento no respeta coordenadas geográficas.
Lo que aprendí del camino no convencional
Las habilidades de pensamiento son más transferibles de lo que crees. La biología me enseñó a formular hipótesis, a iterar, a manejar incertidumbre y a buscar patrones en el caos. Todo eso es exactamente lo que haces cuando diseñas sistemas de datos o depuras un cluster de Kubernetes a las 2 de la mañana.
El lugar de donde vienes es parte de tu valor, no un obstáculo. Venir de una universidad regional amazónica, haber trabajado en metagenómica de reservas naturales, haber hecho ciencia con recursos limitados — eso forma un tipo de pensamiento que no se enseña en bootcamps.
La tecnología no espera. El campo de la IA está cambiando más rápido de lo que cualquier universidad puede actualizar su currícula. La única forma de mantenerse vigente es tener la disposición de aprender continuamente, con o sin un programa formal.
Por qué escribo esto
Este blog nace de una convicción simple: hay muchas personas con caminos no lineales que tienen perspectivas valiosas que raramente aparecen en los canales de tecnología convencionales.
No soy el ingeniero que salió de una universidad top de Lima y entró directo a una empresa de software. Soy el chico curioso de Pucallpa que empezó armando programas en C#, estudió biología en Iquitos, publicó en PubMed, y terminó desplegando agentes de IA en producción desde la Amazonía.
Acá voy a escribir sobre lo que sé de verdad: infraestructura cloud, ingeniería de datos, inteligencia artificial, y la perspectiva desde la Amazonía peruana de una industria que mayormente se escribe desde Silicon Valley.
Bienvenido.
Imagen de portada: Ivars Utināns / Unsplash
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