Creo que ambos son útiles, pero es difícil hacer ambos. Además, la especialización es algo relativa.
Algunos problemas requieren un conocimiento y experiencia muy profundos en un campo antes de que uno realmente pueda abordarlos y comprenderlos. Esto parece ser más cierto para algunos campos “más antiguos” y más establecidos, como la investigación básica en física, química y biología en las ciencias, o algo así como la ingeniería eléctrica. En términos generales, no solo se necesita saber mucho antes de poder proponer nuevas ideas y probarlas, sino que el avance en el campo a menudo es bastante lento (es decir, los cambios de paradigma son poco probables a corto plazo).
Por otro lado, algunos problemas se benefician más de la aplicación cruzada de conocimientos y técnicas de varias disciplinas diferentes. Hemos visto que esto sucede bastante con cosas como el aprendizaje automático (tomando prestado en gran medida de la mecánica estadística desde el principio a través de cosas como los modelos de Ising y el recocido) o la robótica (tomando prestado de la biología para el diseño mecánico y algorítmico). Tiendo a pensar en el generalista que tiene cierta experiencia en varios campos como capaz de encontrar la “fruta baja”, por así decirlo, donde un campo ha resuelto un problema que es muy similar a un problema sin resolver en otro, y ser capaz de reunirlos para resolver este último. Son capaces de hacer esto porque conocen ambas áreas hasta cierto punto. Por lo general, es más difícil hacer esto en las disciplinas “más antiguas” que mencioné anteriormente porque han existido el tiempo suficiente como para que gran parte de esto ya haya sucedido.
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Es difícil hacer ambas cosas porque lleva tiempo hacer ambas.
Pero también creo que la especialización es relativa. Tal vez pienses que eres un gran especialista porque eres un ingeniero de experiencia de usuario. Bueno, hay alguien por ahí que es ingeniero de experiencia de usuario de Android , y alguien más que es ingeniero de experiencia de usuario de teclado de Android . En última instancia, la cantidad de información sobre una disciplina específica en comparación con otras disciplinas probablemente debería estar impulsada más por lo que usted considera interesante (y probablemente útil para los empleadores) que cualquier conjunto de reglas sobre niveles de especificidad.
