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¿Cómo elegir un curso de Inteligencia Artificial?
Especialistas y miembros de la industria tecnológica recomiendan elegir cursos que combinen fundamentos teóricos con aplicaciones prácticas, desde opciones gratuitas de prestigiosas universidades hasta programas de posgrado en ciencia de datos.
La proliferación de cursos y recursos sobre inteligencia artificial (IA) confunde a quienes desean iniciarse o profundizar en este conjunto de tecnologías, que incluyen al machine learning, el reconocimiento del lenguaje natural y la Inteligencia Artificial generativa (IAG), hoy en auge.
Con tantas opciones disponibles –desde cursos gratuitos ofrecidos por instituciones de renombre hasta programas formales y especializados– es necesario conocer cuáles son los requisitos mínimos que debe tener un curso, un taller o una especialización que aborde la Inteligencia Artificial.
De lo académico a lo práctico
Álvaro Echeverría, director ejecutivo de SimpliRoute y especialista en ciencia de datos e inteligencia artificial, advierte sobre la importancia de identificar el equilibrio entre la teoría y la práctica.
“Yo buscaría desde el mundo más académico, no solamente cursos pequeños, sino cursos gratuitos que ofrecen instituciones como Stanford y el MIT que permiten adentrarse en la materia sin requerir profundos conocimientos matemáticos”, dijo.
Este enfoque resulta ideal para quienes desean tener una base conceptual sólida sin verse abrumados por la complejidad técnica.
Para quienes buscan algo más formal, el experto menciona la posibilidad de acceder a programas de posgrado en universidades mexicanas y de América Latina.
“Si querés algo más formal, el Tec de Monterrey tiene un master de ciencia de datos muy bueno, la verdad. Yo soy de Chile, la Universidad de Chile tiene un máster de ciencia de datos también muy bueno y la UNAM y otras universidades tienen cursos”, dijo Echeverría.
La sugerencia de especializarse en ciencia de datos se fundamenta en la idea de que la aplicación de la IA en el mundo real requiere un entendimiento profundo de estadística y algoritmos.
“Tengo que saber de estadísticas, tengo que saber de random forest y diferentes herramientas que ayudan a hacer los análisis de inteligencia artificial”, dijo.
Así, la decisión dependerá del objetivo personal: desde el aprendizaje introductorio hasta la especialización técnica de alto nivel.
Especialización y certificaciones
Maximiliano Giacri, cofundador y director ejecutivo de Nubiral, y Alfonso León, country manager de Nubiral en México, aportan una perspectiva centrada en el desarrollo del talento y la especialización profesional.
Según Giacri, “la diferenciación del talento se basa en la especialización”, y esto se traduce en la importancia de adquirir competencias y certificaciones. En Nubiral, la apuesta por un centro de excelencia en inteligencia artificial, que ya cuenta con casi 110 personas, refleja la convicción de que la capacitación es el pilar para mantenerse a la vanguardia de tecnologías que evolucionan rápidamente.
Alfonso León complementa esta visión al recomendar a quienes se inician en el campo “aprender de las fuentes reconocidas de los fabricantes… de Google, de Microsoft, de AWS”, y aprovechar las capacitaciones y certificaciones que estos proveedores ofrecen.
Su consejo es evitar proveedores que se autodenominan gurús o magos sin una base técnica comprobada, y en cambio, optar por recursos que provengan de fuentes confiables y reconocidas en el ámbito tecnológico.
IA en la educación
Belén Correa, directora de TurnitIn en América Latina, ofrece un punto de vista desde el ámbito educativo, el cual hace énfasis en la integración de herramientas de Inteligencia Artificial en procesos de evaluación y escritura.
Aunque su enfoque se centra en la aplicación de la IA para detectar y gestionar contenidos generados por estas tecnologías, su experiencia también arroja luz sobre los criterios de selección de recursos formativos.
Correa destaca que ella busca entender, aprender aquellos recursos de Inteligencia Artificial que sean fáciles de integrar en su flujo de trabajo y añade que al seleccionar un recurso o curso de inteligencia artificial, es fundamental que este se adapte al contexto y necesidades específicas del usuario.
“Yo recomendaría herramientas que sean específicas y muy alineadas a necesidades”, dijo. Así, el proceso de selección debe considerar no solo el contenido teórico, sino también la aplicabilidad del curso en situaciones reales y la facilidad de integración con otras herramientas que ya se utilizan en el ámbito profesional o educativo.
rodrigo.riquelme@eleconomista.mx
