¿Qué estudiar para trabajar en Inteligencia Artificial?

Trabajar en inteligencia industrial es una de las horizontes profesionales mas sólidas, transversales y con maduro proyección del mercado. Si estás planteándote entrar en este sector, la pregunta deducción es: ¿qué hay que estudiar para trabajar en inteligencia industrial?. En este artículo te explicamos que tipos de trabajos hay en IA y que estudiar para ceder a ellos.

¿Qué estudiar para despuntar en IA?

¿Qué estudiar para despuntar en IA?

Para abrirte paso en el mundo de la Inteligencia Sintético necesitas, por un flanco, formación técnica y, por otro, criterio para resolver problemas. La mayoría de perfiles de IA proceden de carreras STEM (Informática, Matemáticas, Física o Estadística), aunque lo esencial es dominar:

• Método
• Estructuras de datos
• Álgebra derecho
• Programación orientada a modelos de educación espontáneo

Hoy en día, ya existen programas académicos específicos para formarte desde cero en IA. En IEBS, por ejemplo, encontrarás cursos y masters centrados en inteligencia industrial aplicada, con un enfoque práctico y orientado al mercado gremial coetáneo.

Elige tu camino: técnico o estudioso

¿Qué estudiar para trabajar en inteligencia industrial? Esa pregunta ya no tiene una única respuesta. Hoy existen dos grandes rutas: una técnica, centrada en programación y datos, y otra más accesible, orientada al uso táctico de la IA generativa. Aquí te mostramos entreambos caminos con ejemplos reales, herramientas y formación adaptada a cada perfil.

IA técnica: programación, datos y modelos inteligentes

Si te atraen las matemáticas, la deducción computacional y la ciencia de datos, esta es tu vía. La Inteligencia Sintético técnica es el región natural de quienes vienen de carreras STEM (informática, física, ingeniería o estadística). Aquí se construyen algoritmos, modelos predictivos y redes neuronales profundas.

Habilidades necesarias

Perfiles más buscados

• Ingeniero de Machine Learning
• Estudiado de Datos
• Analista de Datos
• Entendido en Inteligencia Sintético

Formación recomendada

Algunos de los programas que te recomendamos para iniciarte en la IA Técnica son: el Máster en Data Science y Big Data y el Master en Business Intelligence y Estudio de Datos, donde aprenderás a construir soluciones inteligentes desde cero, aplicadas a contextos reales.

IA aplicada: prompts, deducción y logística sin programar

Con la ataque de herramientas como ChatGPT, Copilot o Midjourney, ha surgido una nueva gestación de perfiles que usan IA sin privación de programar. Se centran en diseñar prompts, automatizar procesos, analizar resultados y aplicar la IA en diferentes campos (marketing, educación, encargo de talento o innovación).

Habilidades esencia

• Diseño de prompts efectivos (Prompt Engineering)
• Conocimiento práctico de herramientas generativas
• Visión estratégica y deducción aplicada al negocio

Perfiles emergentes

• Consejero en IA Generativa
• Prompt Engineer
• Entendido en Hiperautomatización con IA
• Product Manager con enfoque en IA

Formación recomendadaAlgunos de los programas que te recomendamos para iniciarte en la IA Técnica son: el Master en IA Generativa en la creación de contenido; Software de Inteligencia Sintético estudioso a Marketing y el Postgrado en Hiperautomatización con IA y NoCode, donde aprenderás a construir soluciones inteligentes desde cero, aplicadas a contextos reales.

¿Qué camino se ajusta mejor a ti?

Lo importante es entender que son vías complementarias. Cada vez más empresas buscan profesionales que conecten el mundo técnico con el táctico, por lo que la formación multidisciplinar es esencia.

Para lanzarse con criterio hazte las siguientes preguntas:

• ¿Te apasiona la programación, las matemáticas y los modelos complejos?
• La IA técnica puede ser tu demarcación natural.
• ¿Prefieres aplicar IA en contextos de negocio, creatividad o productividad?
• Enfócate en la IA aplicada.
• ¿Buscas un perfil híbrido con almohadilla técnica y visión estratégica?
• Explora entreambos caminos y crea tu preeminencia competitiva.

Lo importante es entender que entreambos caminos son complementarios. Cada vez más empresas buscan profesionales capaces de conectar el mundo técnico con el táctico, y eso requiere de formación holística que combine competencias técnicas con habilidades blandas.

¿Y las habilidades blandas?

Ser bueno en IA no se limita a conocer programar o manejar algoritmos. Hay que conocer preguntar, entender el contexto, comunicar hallazgos y trabajar con equipos multidisciplinares. Competencias como el pensamiento crítico, la responsabilidad ética o la capacidad de educación continuo marcan la diferencia entre un buen profesional de IA y uno estupendo.

En IEBS hemos desarrollado formación 100 % adaptada a esta nueva demanda, como el Software de Prompt Engineering y Generative AI, donde aprendes a dominar herramientas como ChatGPT y aplicarlas en proyectos reales.

Formación continua: una obligación, no una opción

El conocimiento en inteligencia industrial tiene vencimiento de caducidad corta. Lo que hoy es tendencia, mañana es standard. Por eso, seguir formándote es parte del delirio. Cursos online, bootcamps, certificaciones, foros especializados… y, por supuesto, programas gratuitos de IA o microlearning como los de IEBS, donde se combina educación técnico con visión estratégica.

Tecnologías y tendencias punteras en IA

La Inteligencia Sintético avanza a gran velocidad, y cada poco tiempo surgen nuevas tecnologías y paradigmas. Para que estés al tanto de lo más relevante, aquí tienes un breve repaso de las tendencias más “rabiosas” del sector:

1. Modelos de jerga de gran tamaño (LLMs)
   • Modelos como GPT-4, LLaMA o PaLM han revolucionado la forma en que procesamos el jerga natural. Su capacidad de gestar y comprender texto a gran escalera abre puertas a aplicaciones de traducción, redacción cibernética y asistentes virtuales cada vez más sofisticados.
2. IA Generativa e Imagen Sintética
   • Herramientas como Midjourney, Stable Diffusion o DALL·E permiten gestar imágenes, arte y contenido visual a partir de descripciones textuales. El auge de la IA creativa está impactando ámbitos como la publicidad, el diseño y la producción de medios.
3. MLOps y DevOps para IA
   • La puesta en producción de modelos de IA requiere procesos fiables, automatización y monitorización constante. Soluciones como Kubeflow, MLflow, Airflow o Weights & Biases facilitan la integración continua, la orquestación de pipelines y la encargo del ciclo de vida de los modelos.
4. Edge AI e IA distribuida
   • Cada vez es más habitual desplegar algoritmos de IA en dispositivos móviles, cámaras de vigilancia o incluso wearables. El contienda es optimizar los modelos para que funcionen de forma competente con posibles limitados y en tiempo verdadero.
5. Explainable AI (XAI) y ética
   • Con la creciente sofisticación de las redes neuronales, surge la privación de explicar cómo toman decisiones. La IA explicable y la responsabilidad ética en la IA se han vuelto esenciales, especialmente en sectores regulados como la salubridad y las finanzas.
6. Data-centric AI y Synthetic Data
   • La calidad de los datos es fundamental. Se populariza la creación de datos sintéticos y el enfoque data-centric, donde el acento se pone en perfeccionar los conjuntos de datos para mejorar el rendimiento de los modelos.
7. Aplicaciones de IA en la estrato
   • Plataformas como AWS SageMaker, Google Vertex AI o Azure Machine Learning ofrecen servicios administrados para entrenar y desplegar modelos sin privación de infraestructura propia.

Porqué es importante conocer estas tecnologías:

• Te permiten estar al día y anticiparte a lo que demandan las empresas.
• Influyen en la especialización que quieras designar, tanto si eres más técnico como si buscas un enfoque táctico.
• Dan espacio a nuevos perfiles profesionales, como los especialistas en MLOps, ingenieros en IA en la estrato o expertos en IA ética.

Ingformación sobre el mercado gremial de IA

Para tomar decisiones sobre a dónde orientar tu carrera en IA, es importante que incluso tengas en cuenta estadísticas y proyecciones de mercad:

• Según el Informe AI Index 2023, la demanda de profesionales de IA ha crecido más de un 35 % anual en los últimos abriles a nivel entero.
• La consultora Gartner señala que la IA será responsable de crear 2,3 millones de empleos netos a lo dispendioso de los próximos 5 abriles.
• McKinsey prevé que el mercado de IA aporte trillones de dólares a la hacienda mundial en la próxima plazo, especialmente en sectores como la salubridad, las finanzas y la provisión.

¿Qué conclusiones puedes sacar de todo esto?

• Hay un gran potencial de empleabilidad.
• Las empresas buscan cada vez más profesionales con sagacidad para liderar proyectos de IA.
• Especializarse ahora te puede dar una preeminencia competitiva a dispendioso plazo.

Si has llegado hasta aquí es porque te interesa este mundo. Y si estás dispuesto a instruirse, sufrir y aplicar la inteligencia industrial con propósito, tienes futuro en este sector. Pero no te confundas: esto va de trabajar duro, pensar a dispendioso plazo y crear una red de conocimiento adecuada..

¿Quieres ir en serio? En IEBS te ayudamos a construir una carrera en inteligencia industrial que no solo quede correctamente en tu CV, sino que te broa puertas reales en el mercado.

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