Gabriel Peterson es un ejemplo de cómo el aprendizaje autodidacta y la inteligencia artificial pueden cambiar una vida. Hace solo cinco años tomó una decisión arriesgada: abandonar la escuela secundaria en Suecia sin un título ni un plan claro. Hoy es investigador de inteligencia artificial en OpenAI y forma parte del equipo detrás de Sora; una organización dedicada a desarrollar modelos avanzados de IA.
Su camino comenzó gracias a un consejo familiar. A los 18 años, un primo le sugirió crear un sistema de recomendación de productos usando IA. Motivado por esa idea, Peterson se mudó a Estocolmo para trabajar en una pequeña startup. Los primeros días fueron difíciles: vivía en un dormitorio estudiantil; dormía sobre cojines y vendía su sistema haciendo llamadas y correos en frío. Sin embargo, ese esfuerzo le permitió aprender rápido y mejorar sus habilidades.
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Peterson comenzó a programar con Java y luego creó un pequeño juego en Python. Más tarde, completó el curso de machine learning de Andrew Ng, lo que aceleró su formación. Su enfoque siempre fue práctico: resolver problemas reales, experimentar y usar IA para complementar su aprendizaje. Según él, la clave no es saberlo todo, sino hacer las preguntas correctas.
Así consolidó su camino con OpenAI
Después de ganar experiencia, decidió mudarse a Estados Unidos. Allí trabajó en empresas como Dataland y Midjourney, donde descubrió la importancia de demostrar resultados concretos. Considera que la iniciativa pesa más que los títulos universitarios y que aprender por cuenta propia puede ser más eficiente.
Hoy, Peterson asegura que cualquiera puede alcanzar el top 1% en su campo si combina curiosidad, constancia y herramientas de IA. Para él, la inteligencia artificial no es un truco, sino un nuevo lenguaje que abre oportunidades reales para quienes se atrevan a aprender.
