La inteligencia artificial (IA) está transformando el mundo a una velocidad sin precedentes. Desde la salud hasta la tecnología y el marketing, su impacto en diversas industrias ha generado una creciente demanda de profesionales capacitados. En este artículo, te explicaremos qué estudiar para trabajar en IA, con énfasis en las habilidades clave, roles destacados como científico de datos, ingeniero de aprendizaje automático y analista de IA, y recursos de aprendizaje.

¿Por qué elegir una carrera en inteligencia artificial?

Optar por una carrera en IA no solo ofrece oportunidades profesionales únicas, sino también salarios competitivos y la posibilidad de influir en sectores clave:

• Oportunidades profesionales: La IA abarca una amplia gama de roles, desde ingenieros técnicos hasta estrategas empresariales.
• Impacto transformador: Sectores como la salud, la tecnología y el marketing están liderando el uso de la IA para mejorar procesos, crear soluciones innovadoras y optimizar recursos.
• Salarios competitivos: Los profesionales en IA suelen tener salarios por encima de la media, reflejando la alta demanda y la especialización requerida.

Habilidades clave para trabajar en IA

Para destacar en el campo de la IA, necesitas desarrollar una base sólida en varias áreas:

1. Programación

La programación es fundamental para implementar modelos de IA. De enter los diferentes lenguajes de programación, Python es sin duda el más popular en IA por su sencillez y ecosistema, con librerías como PyTorch y Scikit-learn. Otros lenguajes menos populares son R (utilizado sobre todo para análisis estadístico y visualización de datos) o Java. Aún así no es un requisito 100% necesario ya que cada vez existen más herramientas no code para trabajr en IA (sobre todo en entornos empresariales).

2. Matemáticas

A la hora de implementar y entrenar modelos de IA desde cero, es necesario tener una sólida base en:

• Álgebra lineal: Clave para representar datos y operaciones en modelos de IA como las redes neuronales.
• Cálculo: Importante para la optimización de modelos mediante algoritmos como el descenso por gradiente.
• Probabilidad y estadística: Fundamentales para análisis de datos y aprendizaje automático.

De nuevo, no es necesario que seas un experto en todas estas áreas (especialmente si solo vas a utilizar herramientas no code), pero saber cómo funcionan los algoritmos de IA por dentro de puede dar una ventaja sobre todo cuando no funcionen del todo bien y tengas que descubrir el porqué.

3. Ciencia de datos

La ciencia de datos es el cimiento del aprendizaje automático (Machine Learning). Algunas habilidades clave incluyen:

• Preprocesamiento y limpieza de datos.
• Creación de modelos predictivos.
• Evaluación y mejora de algoritmos.
• Conocimiento en algoritmos supervisados y no supervisados.

Éste es seguramente el área más importante si te quieres especializar en IA, ya que aunque no programes y uses herramientas no code, es necesario que conozcas los pasos que debes llevar a cabo a la hora de ejecutar un proyecto de IA así como identificar los problemas que pueden surgir y solucionarlos.

4. Campo de aplicación de la IA

La IA incluye varias subáreas especializadas que difieren ligeramente en las habilidades requeridas:

• Redes neuronales: Son el algoritmo fundamental en el aprendizaje profundo (Deep Learning) y se utilizan para resolver problemas complejos como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y la generación de texto.
• Procesamiento de lenguaje natural (NLP): Se enfoca en el análisis y comprensión del lenguaje humano, incluyendo el procesamiento de texto, la traducción automática y la generación de texto. Debido a los avances recientes, este campos se centra casi en exclusiva al uso de modelos enormes como GPT-4 o Llama 3, siendo menos popular el entrenamiento de modelos más pequeños desde cero. Técnicas como el RAG (Retrieval Augmented Generation) o la creación de agentes conversacionales son muy populares.
• Visión por computadora: Este campo se centra en el procesamiento y análisis de imágenes y videos, incluyendo tareas como la detección de objetos, la clasificación de imágenes y la segmentación semántica. Si bien los modelos mencionados anteriormente (GPT-4, Llama 3, etc.) tienen capacidades multimodales (pueden procesar texto e imágenes), el uso de modelos más pequeños, entrenados desde cero y especializados en visión por computadora es todavia popular (aunque es muy probable que esto cambie en el futuro más próximo).
• Sistemas de recomendación: Este campo se centra en la creación de sistemas que personalizan el contenido y la experiencia del usuario, incluyendo la recomendación de productos, servicios y contenido. Aplicaciones como Spotify, Netflix o Amazon utilizan este tipo de sistemas para mejorar la experiencia del usuario. Si bien no es un campo tan popular como los anteriores, es sin duda el que más impacto tiene en las empresas a día de hoy.

5. Desarrollo de habilidades blandas y de negocio

Por último, existen otra habilidades técnicas que te harán destacar en el campo de la IA:

• Comunicación efectiva: Explicar términos técnicos a audiencias no técnicas.
• Resolución de problemas: Identificar soluciones creativas y escalables.
• Pensamiento crítico: Evaluar resultados y tomar decisiones fundamentadas.
• Conocimiento de objetivos empresariales: Aplicar IA de manera estratégica.

¿Dónde estudiar Inteligencia Artificial?

Si eres un estudiante y te estás planteando estudiar IA, realizar un grado o máster en IA puede ser una muy buena opción. En este caso te recomiendo realizar aquellos grados o másters que estén enfocados en los conceptos básicos de programación, matemáticas y ciencia de datos comentado anteriormente. Estos conocimientos te aportarán la mayor flexibildad a la hora de desarrollar tu carrera profesional (sobre todo teniendo en cuenta lo largo que puede ser un grado o máster universitario). Si además decides hacer un doctorado, te recomiendo que elijas muy bien la universidad/departamento y el tutor con quién hacerlo. Asegúrate que es alguien en la cima de la investigación en IA, con publicaciones recientes y relevantes, en un campo que te interese. Si no se cumplen estas condiciones, no te recomiendo que lo hagas (te lo digo por experiencia personal 🙃).

Por otro lado, si ya eres profesional y quieres especializarte en IA, te recomiendo que realices cursos online. Estos cursos son mucho más cortos y enfocados en un área específica de IA, lo que te permitirá especializarte rápidamente en un área que te interese. Además, muchos de estos cursos son gratuitos o de bajo coste, lo que te permitirá especializarte sin tener que invertir una cantidad importante de dinero. Si decides realizar los cursos de esta página, aprenderás:

• Introducción a la Computación con Python: Curso gratuito que cubre fundamentos de programación, estructuras de datos y algoritmos con Python.
• Análisis de Datos con Python: Curso gratuito el que aprenderás Numpy, Pandas y Matplotlib para el análisis de datos.
• Machine Learning con Scikit-Learn: Curso que aborda algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) y su implementación práctica.
• Deep Learning con PyTorch: Curso que profundiza en redes neuronales y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo (Deep learning).

Sea cual sea tu caso, el uso de libros técnicos especializados te ayudará a aprender IA de manera más profunda. De entre todas las alternativas, te recomiendo "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" de Aurélien Géron. Es uno de los mejores libros para adentrarse en el mundo del Machine Learning y el Deep Learning (si bien está más enfocado al Machine Learning) con Python. Para sacarle el máximo partido, te recomiendo que repliques los ejemplos y realices los ejercicios propuestos en el libro. Una vez que hayas terminado el libro, puedes explorar otros más enfocados en el campo que te interese, aunque con lo rápido que avanza el campo de la IA, es muy probable que los libros se queden obsoletos muy rápido.

Proyectos recomendados para iniciarte en IA

Proyectos prácticos para desarrollar experiencia

Ya seas un estudiante o profesional en busca de oportunidades laborales, o simplemente quieras usar la IA en tu trabajo actual, estudiar o aprender IA es solo una parte del proceso de aprendizaje. Para completar tu formación será indispensable practicar lo aprendido con proyectos prácticos que te sirvan para afianzar tus conocimientos y construir un portfolio que te ayude a destacar en el mercado laboral. Estos son algunos proyectos que te recomiendo:

• Crear un modelo de predicción de precios para inmuebles: Este proyecto te permitirá practicar el uso de modelos de Machine Learning para predecir precios de inmuebles en función de sus características (como por ejemplo el número de habitaciones, la superficie, la ubicación, etc.).
• Desarrollar un chatbot básico con NLP: Este proyecto te permitirá practicar el uso de modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para crear un chatbot que pueda entender y responder a preguntas sobre un tema específico (como por ejemplo dar soporte técnico a un cliente).
• Diseñar un sistema de recomendación de películas: Este proyecto te permitirá practicar el uso de modelos de aprendizaje automático para crear un sistema de recomendación de películas basado en las preferencias del usuario.
• Implementar una red neuronal para clasificar imágenes: Este proyecto te permitirá practicar el uso de redes neuronales para clasificar imágenes en función de su contenido (como por ejemplo clasificar imágenes de perros y gatos).

Si además quieres rizar el rizo, te recomiendo que no solo te quedes en el entrenamiento de los modelos de IA, sino que también aprendes a desplegarlos en un entorno de producción e implementar capas de accesibilidad como APIs web o interfaces de usuario.

¿Qué aprenderás en El Curso de IA?

En esta página encontrarás varios cursos online (algunos de ellos gratuitos) que te ayudarán a aprender IA:

• Introducción a la Computación con Python: Curso gratuito que cubre fundamentos de programación, estructuras de datos y algoritmos con Python.
• Análisis de Datos con Python: Curso gratuito el que aprenderás Numpy, Pandas y Matplotlib para el análisis de datos.
• Machine Learning con Scikit-Learn: Curso que aborda algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) y su implementación práctica.
• Deep Learning con PyTorch: Curso que profundiza en redes neuronales y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo (Deep learning).

Por otro lado, te recomiendo que te unas a nuestro Discord si quieres unirte a una comunidad de IA y aprender de manera colaborativa y que eches un vistazo a mi canal de YouTube.