¿Qué carreras estudiar para convertirse en experto en Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial (IA) es el campo que está revolucionando la tecnología y la forma en que vivimos. Si te apasiona esta disciplina y estás considerando construir una carrera en este emocionante ámbito, probablemente te preguntes: ¿cuáles son las carreras inteligencia artificial que deberías estudiar para destacar? En este artículo, te damos un recorrido por las opciones más destacadas para convertirte en un profesional competitivo en IA.

Carreras STEM: La base de todo

Las carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) son el punto de partida para adentrarte en la inteligencia artificial. Algunas de las opciones más recomendadas incluyen:

• Ingeniería Informática o Ciencia de la Computación: Estas carreras te formarán en programación, diseño de algoritmos y estructuras de datos, pilares esenciales para desarrollar modelos de IA.
• Matemáticas y Estadística: Aprenderás cómo manejar grandes cantidades de datos, analizar patrones y construir modelos predictivos.
• Física e Ingeniería: Especialmente útil si estás interesado en la IA aplicada a la robótica o sistemas complejos.

¿Qué son las carreras STEM y por qué son de alta demanda?

Estudios de Posgrado: profundizando en la especialización

Una vez que tienes las bases, es recomendable cursar un posgrado en áreas específicas como:

• Máster en Inteligencia Artificial: Te especializarás en aprendizaje automático (machine learning), procesamiento del lenguaje natural (NLP) y visión por computadora.
• Máster en Ciencia de Datos: Ideal para quienes desean trabajar con grandes volúmenes de información y realizar análisis avanzados.

Certificaciones y cursos especializados

La formación en IA no se detiene en la universidad. Hay plataformas que ofrecen cursos accesibles para todos los niveles, como:

• Platzi, Coursera y Udemy: MOOC que te enseñan desde fundamentos básicos hasta temas avanzados como redes neuronales y aprendizaje profundo.
• Grow with Google: Con cursos específicos sobre IA generativa y desarrollo de aplicaciones.
• Harvard y Stanford: Ofrecen especializaciones en IA aplicada a negocios o al desarrollo técnico.

Experiencia práctica: aprender haciendo

La inteligencia artificial es un campo donde la teoría debe complementarse con la práctica. Participar en proyectos reales, hackatones y colaboraciones es esencial para desarrollar las habilidades necesarias. Como menciona Emilio Parrado-Hernández de la Universidad Carlos III: “El learning-by-doing es clave para encontrar soluciones innovadoras en IA”.

Autoaprendizaje y actualización constante

El mundo de la inteligencia artificial avanza rápidamente. Por eso, el autoaprendizaje y la formación continua son imprescindibles. Investiga constantemente nuevas herramientas, tendencias y frameworks como TensorFlow y PyTorch para mantenerte actualizado.

Estudiar inteligencia artificial no solo te prepara para el futuro, sino que también te posiciona como un profesional clave en el presente. Las opciones son diversas, desde grados STEM hasta cursos específicos y prácticas experimentales. Lo importante es encontrar la combinación que mejor se adapte a tus intereses y objetivos profesionales.