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TECNOLOGÍA

¿Qué estudiar para trabajar en inteligencia artificial (IA)?

La inteligencia artificial ha dejado de ser una visión futurista para convertirse en una realidad presente. Esto se refleja principalmente en la amplia integración de sistemas de IA en nuestras vidas diarias y en la alta demanda de profesionales cualificados en el área.

Son muchas las personas que, por una razón u otra, aspiran a desarrollar una carrera profesional en inteligencia artificial, pues reconocen, por los tiempos que se viven, el potencial que tiene como profesión.

Así pues, para todos esos interesados en esta disciplina, en este artículo veremos qué hay que estudiar para trabajar en inteligencia artificial.

Lo que hay que estudiar para dedicarse a la inteligencia artificial

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1. Estudia una carrera universitaria (opcional)

Aunque no es obligatorio estudiar una carrera universitaria para trabajar en el área de la inteligencia artificial, una educación formal puede brindarte una sólida base teórica y un conjunto estructurado de conocimientos que son fundamentales en este campo.

Además, a la hora de buscar trabajo en IA, muchas empresas siguen valorando el hecho de que el candidato tenga una carrera universitaria relacionada a este sector. Claro está, poseer un título de grado no es garantía de que te contraten, ya que se requiere mucho más que simplemente un título. Digamos que estudiar una carrera en, por ejemplo: informática, matemáticas o estadísticas podría ser un buen punto de partida, pero hoy en día no es el único camino. En este campo, lo que realmente se valora son las habilidades, los conocimientos, y la experiencia.

Dicho esto, si aun así quieres adentrarte en una carrera profesional, algunas de las disciplinas más relevantes en relación con la inteligencia artificial son las siguientes:

  • Ciencia de Datos
  • Matemáticas
  • Ingeniería de Software
  • Ingeniería en Robótica
  • Ciencias de la Computación
  • Ingeniería Informática
  • Ingeniería en Telecomunicaciones
  • Ingeniería de Redes y Comunicaciones
  • Estadísticas
  • Física

2. Aprende a programar

Para desarrollar programas basados en IA, es necesario tener habilidades de programación en varios lenguajes, entre los cuales destacan Python, debido a su amplia adopción y robustas bibliotecas para aprendizaje automático, Java y C++ para implementaciones de algoritmos más intensivos en recursos, y también lenguajes como R para análisis estadístico y Lisp para comprensión de conceptos fundamentales en inteligencia artificial.

3. Domina el Machine Learning

Una de las ramas más importantes de la IA es el Machine Learning (o Aprendizaje Automático). Por tanto, si quieres perseguir una carrera en inteligencia artificial, debes, indudablemente, tener conocimientos avanzados en este subcampo. Aprender Machine Learning implica comprender algoritmos de clasificación, regresión y agrupación, así como técnicas de entrenamiento y evaluación de modelos.

Además, es necesario familiarizarse con conceptos como la selección de características, la gestión de conjuntos de datos, y la optimización de hiperparámetros para mejorar la precisión de los modelos. Es, a su vez, altamente importante tener habilidades en el preprocesamiento de datos, ya que la calidad de los datos influye directamente en el rendimiento del modelo. Además, comprender la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado, así como conceptos avanzados como el aprendizaje profundo, fortalecerá tu capacidad de afrontar problemas más complejos en el ámbito.

4. Adquiere conocimientos en Big Data

Otra área fundamental que hay que conocer es el Big Data (Datos Masivos). El Big Data ofrece los recursos necesarios para poder afrontar con éxito aquellos problemas asociados con grandes cantidades de datos.

En este contexto, para desarrollar modelos precisos de IA, es clave comprender cómo almacenar, acceder y procesar datos a una escala masiva. Ello supone conocer tecnologías como Hadoop y Spark, que permiten el procesamiento distribuido, así como bases de datos NoSQL que permiten el manejo de grandes volúmenes de información de forma eficiente. Además, la habilidad para trabajar con arquitecturas de datos distribuidas y comprender conceptos como el particionamiento de datos y el procesamiento en paralelo es también elemental.

5. Estudia computación en la nube

Dominar plataformas como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, Microsoft Azure o IBM Cloud es de gran relevancia en el ámbito de la inteligencia artificial. Estas plataformas proporcionan un conjunto integral de servicios que simplifican el proceso de desarrollo y despliegue de modelos de IA. Al ofrecer recursos informáticos escalables, herramientas avanzadas de machine learning y servicios gestionados, facilitan la implementación eficiente de soluciones de inteligencia artificial. Asimismo, permiten a los profesionales de la IA acceder a potentes capacidades de procesamiento y almacenamiento, optimizando así el rendimiento de sus aplicaciones.

6. Aprende Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL)

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Al aprender PLN, adquieres habilidades para analizar, entender y generar texto de manera automatizada. Esto es fundamental en diversas aplicaciones de IA, como chatbots, traducción automática, análisis de sentimientos, resumen de texto y extracción de información.

Si estás interesado en construir sistemas de inteligencia artificial que interactúen de manera más natural con los usuarios o que trabajen con datos de texto, el conocimiento en PLN se vuelve altamente relevante. Sin embargo, si tu enfoque se inclina hacia otras áreas como la visión por computadora o el aprendizaje profundo, el PLN quizá no sea tan relevante, aunque nunca será una pérdida de tiempo aprender un apartado tan importante como este en tu desarrollo como profesional de la IA.

7. Obtén una sólida base en matemáticas

Las matemáticas son cruciales en el contexto de la IA. No obstante, dependiendo del rol, las habilidades matemáticas pueden variar en importancia. Por ejemplo, los científicos de datos típicamente requieren un sólido entendimiento de estadísticas y álgebra lineal, mientras que los ingenieros de machine learning se benefician de un conocimiento profundo en cálculo y optimización.

Así, si tuviésemos que decir unos conocimientos matemáticos a nivel general que debe tener un especialista en IA, diríamos los siguientes:

  • Álgebra lineal
  • Probabilidad y estadísticas
  • Cálculo
  • Álgebra abstracta (en algunos casos)
  • Geometría (en algunos contextos)
  • Derivadas parciales
  • Gradientes
  • Lógica matemática
  • Teoría de la información

8. Haz una maestría

Una forma relativamente rápida de adquirir profundos conocimientos en inteligencia artificial, es a través de una maestría. Una maestría en IA te brindará la oportunidad de explorar a fondo y de forma ordenada, áreas fundamentales como machine learning, deep learning, sistemas expertos, redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural, Big Data, y visión por computadora. Además, podrás desarrollar habilidades prácticas mediante proyectos aplicados, preparándote así para que puedas abordar retos reales del campo de la inteligencia artificial.

En resumen, si quieres ser experto en inteligencia artificial (IA), debes estudiar:

  • Programación en lenguajes como Python, R, Java, o C++
  • Machine Learning (Aprendizaje Automático)
  • Big Data
  • Computación en la nube (Cloud Computing)
  • Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL)
  • Matemáticas (álgebra lineal, cálculo, probabilidad, estadísticas, derivadas, etc.)
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