Alvaro Cerpa
Especialista en embudos de venta para infoproductos
Qué estudiar si me interesa la inteligencia artificial
Si estás buscando qué estudiar si te interesa la inteligencia artificial, probablemente estés en una de estas dos situaciones:
O estás flipando con todo lo que se viene y quieres entrar a este mundillo antes de que sientas que se te escape… o estás más perdido que un becario en su primer día, con mil pestañas abiertas, sin saber si necesitas una ingeniería, un curso de Udemy o rezarle a ChatGPT.
No es que necesites un doctorado. Pero tampoco basta con mirar vídeos de TikTok que digan “aprende IA en 5 minutos”.
Ahora si de verdad te interesa aprender inteligencia artificial —en serio, no solo para posturear en LinkedIn, aquí te explicaremos qué deberías estudiar según tu perfil, sin promesas vacías. . . Y sin hacerte perder el tiempo.
Esto es lo que debes estudiar si te interesa la inteligencia artificial
Vale. Dejémonos de vueltas. Si realmente te interesa la inteligencia artificial — y no solo porque te quedaste embobado viendo cómo ChatGPT escribe ensayos o crea imágenes raras con cuatro palabras.
Esto es lo que tienes que estudiar, dependiendo de tu punto de partida:
Si no sabes programar ni una línea de código (ni quieres, de momento)
Conceptos básicos de IA y Machine Learning
Para entender de qué va todo esto sin tener que picar código. Hay cursos introductorios gratuitos (como el de Google o el de Andrew Ng en Coursera).
Pensamiento computacional y lógica básica
Porque si no sabes qué es un bucle o una variable, estás en problemas. No hace falta que seas hacker, pero sí que entiendas cómo piensan las máquinas.
Ética en IA y aplicaciones reales
Muy buena entrada si vienes de humanidades o te interesa cómo la IA impacta a la sociedad. Y sí, se puede hacer carrera desde aquí.
Si ya tienes algo de base técnica (sabes algo de Python o vienes del mundo tech)
Programación en Python
La IA sin Python es como el café sin cafeína: existe, pero no sirve para nada.
Matemáticas aplicadas: álgebra lineal, estadística y algo de cálculo
No necesitas ser Einstein, pero sí entender lo que hace una regresión lineal o una matriz.
Machine Learning & Deep Learning
Aquí empieza la chicha. Aprende a entrenar modelos, usar frameworks como Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
Gestión de datos (Big Data, visualización)
Sin datos, no hay IA. Así de simple. Aprende a manejarlos, limpiarlos, visualizarlos. SQL, Pandas, Matplotlib, etc.
Si vienes del mundo del negocio, marketing o creatividad
IA aplicada a procesos y producto
Aprende cómo se integra la IA en herramientas, funnels, experiencia de usuario, automatización, etc.
Prompt engineering
Bienvenido a la IA sin código. Saber “hablar” con los modelos para sacarles el jugo es una habilidad que ya se paga bien.
Data literacy (alfabetización de datos)
Saber leer una tabla, entender una métrica, interpretar un insight. Sí, eso también se estudia y no, no es opcional.
¿Por qué cada vez más personas quieren aprender inteligencia artificial?
Porque no son tontos. Y tú tampoco, si estás leyendo esto.
La inteligencia artificial ya no es una moda. Es una herramienta, una ventaja competitiva y, para muchos, una salida laboral antes de que su trabajo se lo coma un algoritmo. No es exageración, es estadística.
Las profesiones que crecen (y las que están en la UCI)
Según el World Economic Forum, los empleos más demandados están ligados directamente a la inteligencia artificial, los datos y el análisis tecnológico.
Investigador de IA, ingeniero de machine learning, analista de datos, especialista en ciberseguridad, product manager en IA…
Mientras tanto, profesiones que dependen de tareas repetitivas y poco creativas — cajeros, administrativos, vendedores, puerta a puerta— están bajando a toda velocidad. ¿Por qué? Porque si una máquina puede hacerlo más rápido y más barato, lo hará.
Las habilidades del futuro (que no te enseñaron en la escuela)
No se trata solo de aprender a usar una herramienta. Se trata de desarrollar las skills que no se automatizan fácilmente:
Pensamiento analítico y creativo
Curiosidad tecnológica
Resiliencia y capacidad de adaptación
Entendimiento técnico básico
Comunicación efectiva con humanos y máquinas (sí, eso ahora es una habilidad real)
Lo interesante: se estima que el 44% de las habilidades laborales van a cambiar para 2027. Es decir, si hoy trabajas con lo justo, mañana puedes estar fuera.
Ahora el punto es ¿Te interesa aprender IA por curiosidad, carrera o supervivencia?
Da igual. Cualquier razón es válida. Lo importante es no quedarte viendo mientras otros ya están comenzando.
Rutas de estudio recomendadas según tu perfil
A ver, no todos partimos del mismo sitio. Algunos no saben ni qué es Python, otros ya están entrenando modelos, pero no tienen ni idea de cómo aplicarlos en un negocio real.
Así que aquí va un mapa claro, para que no pierdas el tiempo haciendo cursos que no te corresponden.
Perfil 1: “No sé programar, pero quiero entender de qué va esto”
Para entender el mundo de la IA, y no parecer un cavernícola cuando salga el tema.
Te recomendamos que tengas en cuenta esto:
Curso “Introducción a la inteligencia artificial” (Google, Coursera, edX)
Lógica básica, pensamiento computacional (code.org o CS50x en versión light)
Videos explicativos tipo 101 en YouTube (canales como DotCSV, Two Minute Papers)
Ética en IA y casos de uso reales
A evitar:
Meterte en un curso de TensorFlow antes de saber qué es una red neuronal.
Perfil 2: “Sé programar y quiero meterme en la parte técnica”
El objetivo: construir, entrenar y desplegar modelos como un pro. O al menos parecerlo.
Empieza por aquí:
Python (si ya sabes, mejora tu nivel con NumPy, Pandas, Matplotlib)
Machine Learning con Scikit-learn
Deep Learning con TensorFlow o PyTorch
Frameworks actuales: Hugging Face, LangChain, LlamaIndex
Proyectos en Google Colab con datasets reales (Kaggle es tu nuevo hogar)
Consejo:
Haz proyectos. Nada grita “sé IA” como un GitHub con notebooks que no dan pena.
Perfil 3: “Soy de negocio, marketing o diseño… y quiero aprovechar la IA”
En este caso siempre se utilizara la IA para mejorar procesos, crear productos o simplemente no quedar fuera del juego.
Puedes comenzar por esto:
Introducción a IA aplicada (automatización de procesos, IA en UX, etc.)
Prompt Engineering: cómo hablarle a los modelos para que trabajen por ti
Análisis de datos básico: Google Sheets + IA ya es una bomba si sabes usarlo
Cursos específicos de tu sector con IA: diseño, marketing, ventas, etc.
Te recomendamos que evites:
Creer que “usar IA” es meterle prompts a Midjourney y ya está. Eso es una distracción si no sabes aplicarlo a objetivos reales.
Las profesiones más demandadas en inteligencia artificial
¿Vale la pena estudiar IA? Sí. ¿Te vas a convertir en ingeniero de OpenAI en tres meses? No. Pero hay roles muy distintos —técnicos y no técnicos— donde la IA ya está abriendo puertas.
La clave: saber qué se pide en cada uno y construir hacia eso. Aquí va una lista realista de los perfiles más buscados y qué deberías estudiar para llegar a cada uno.
Investigador/a de inteligencia artificial
Lo tuyo es la teoría y los modelos matemáticos. Estás a un paper de distancia de volverte loco y te encanta.
Se enfoca en crear nuevos algoritmos, modelos y arquitecturas desde cero.
Trabajan en universidades, laboratorios, empresas tipo DeepMind, OpenAI, Meta AI.
Ingeniero/a de inteligencia artificial
No inventa el modelo, pero lo entrena, lo afina y lo mete en producción.
Implementa modelos de IA en aplicaciones reales.
Domina frameworks (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face) y pipelines.
Product Manager especializado en IA
El cerebro del proyecto. Sabe lo que quiere el usuario, lo que puede hacer la IA y cómo unirlo sin que el equipo técnico lo odie.
Coordina equipos técnicos y de negocio.
Define funcionalidades, objetivos, y prioriza tareas.
Científico/a de datos
El que convierte datos en decisiones. A medio camino entre el analista, el programador y el gurú de Excel con esteroides.
Analiza, limpia, modela y visualiza datos.
A veces entrena modelos IA si el contexto lo requiere.
Ingeniero/a de Big Data
El que mueve montañas de datos sin que se le caiga el sistema.
Diseña y mantiene la infraestructura que alimenta los modelos.
Procesa flujos de datos en tiempo real o batch.
Business Intelligence Analyst / Data Analyst con IA
Analiza datos con IA para encontrar oportunidades, problemas o patrones que nadie ve.
Conecta el mundo de los datos con el de las decisiones de empresa.
Usa modelos si aportan valor, no por moda.
Especialista en ética de IA
El que se pregunta: “¿Deberíamos hacer esto?”, mientras el resto solo se pregunta “¿Podemos?”
Evalúa sesgos, riesgos, implicaciones sociales y éticas de los sistemas.
Propone políticas, regulaciones, y mejores prácticas.
Especialista en ciberseguridad para IA
Sí, alguien tiene que asegurarse de que el modelo no exponga datos o se lo cargue un scriptkiddie.
Protege los sistemas de IA y los datos que procesan.
Identifica vulnerabilidades, diseña defensas, audita modelos.
Desarrollador/a de software con IA
Programador tradicional… potenciado con IA. Usa modelos como copilotos, automatiza procesos y desarrolla productos más inteligentes.
Ventas técnicas o comerciales de soluciones IA
Sí, alguien tiene que vender esto.
Y si entiendes mínimamente qué estás vendiendo, tienes ventaja frente al 90% del equipo comercial.
Herramientas y recursos que puedes usar para formarte
Plataformas para aprender IA (por nivel)
Plataforma | Ideal para... | Curso recomendado / utilidad principal |
Coursera | Aprender desde cero con estructura seria | Machine Learning – Andrew Ng |
edX | Formación académica sin pagar un máster | Cursos de Harvard, MIT, etc. |
Udemy | Práctica directa, precio bajo | Python, ML, IA generativa (elige bien al profe) |
Google AI | Intro oficial, clara y gratuita | Curso de IA para principiantes |
Fast.ai | Nivel intermedio-avanzado, va al grano | Practical Deep Learning for Coders |
Herramientas para practicar (sin instalar nada)
Herramienta | Para qué sirve | Recomendación |
Google Colab | Programar en Python desde el navegador | El básico de todo autodidacta en IA |
Kaggle | Usar datasets reales, competir, aprender por ejemplos | Ideal para practicar sin inventar problemas |
Hugging Face Spaces | Ver y modificar demos de modelos reales | Perfecto para entender cómo funcionan las apps de IA |
IA sin código (para aplicar sin picar código)
Herramienta | Qué hace | Ideal para… |
ChatGPT | Asistente de aprendizaje, explicaciones, prompts | Aprender, practicar, preguntar TODO |
Notion + IA | Organización + generación de texto | Planificar estudios, hacer resúmenes |
Canva IA / Runway / Leonardo | IA para diseño, vídeo, imágenes | Creativos y marketers con poco tiempo |
Herramientas para organizar tu aprendizaje
Herramienta | Función | Pro tip |
Notion | Crear tu plan de estudios, tomar notas | Usa plantillas para no perder tiempo |
Trello / ClickUp | Planificar sesiones y objetivos | Divide por semanas y por temas |
Readwise / Instapaper | Guardar lecturas útiles | Ideal si consumes mucho contenido técnico |
Comunidades para no estudiar solo (y rendirte al mes)
Comunidad / Red | Dónde | Útil para… |
r/learnmachinelearning, r/artificial, etc. | Dudas, feedback, ver lo que otros hacen | |
Discord | Grupos privados de cursos y bootcamps | Networking, resolver bloqueos |
Seguir perfiles reales, no vendehumo | Ver casos reales y oportunidades |
Que opinamos sobre que estudiar para aprender IA
Aprender inteligencia artificial no es ni fácil ni rápido. Pero tampoco es un privilegio reservado a genios con bata blanca y doctorado en Stanford.
Si sabes lo que tienes que estudiar y dejas de perder tiempo en cursos aleatorios y vídeos que “lo explican en 3 minutos” puedes construir una base sólida aunque empieces hoy desde cero.
Así que te animamos a que inicies, ya que por eso comienza todo, no es un camino corto ni fácil. Pero si aprendes esta habilidad es muy, pero muy seguro que tendrás trabajo para rato largo y bien pagado.
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