¿Qué estudiar para trabajar en IA?

Para trabajar en inteligencia artificial (IA) se necesita una carrera como Ingeniería Informática o una Formación Profesional del área de informática combinada con el Curso de Especialización en Inteligencia Artificial y Big Data.

A continuación se describen las titulaciones recomendadas para trabajar en este campo, los tipos de perfiles y las principales áreas de especialización. También se analizan las certificaciones más valoradas, las habilidades técnicas que exige este entorno y la demanda actual de profesionales.

Titulaciones recomendadas para trabajar en IA

El sector de la inteligencia artificial avanza a gran velocidad y todavía se considera un área reciente. Aun así, existen distintas vías académicas para acceder a este campo:

• Estudios universitarios
• Formación Profesional (FP)
• Bootcamps 

Carreras universitarias

En la universidad existe una oferta cada vez más amplia. El Grado en Inteligencia Artificial ya está disponible en varias instituciones, aunque es una titulación reciente todavía. 

Para trabajar en IA, cualquier carrera STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) es buena opción. Estas titulaciones dan una base en programación, matemáticas, software y análisis de datos.

Las opciones más habituales son Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas o Ingeniería de Datos. Además, se necesita una especialización con másteres oficiales en IA, Machine Learning o Big Data, que permiten acceder a puestos más técnicos o de mayor responsabilidad.

FP

La universidad no es la única vía para acceder a este sector. La FP también es una buena opción. Las familias profesionales más vinculadas a la IA son Informática y Comunicaciones y Automatización y Robótica. Dentro de ellas destacan varios ciclos que aportan una base técnica muy útil:

• Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma (DAM)
• Desarrollo de Aplicaciones Web (DAW)
• Administración de Sistemas Informáticos en Red (ASIR)
• Automatización y Robótica Industrial
• Mecatrónica Industrial

Para trabajar en áreas relacionadas con la IA es necesario combinar un ciclo de Grado Superior con el Curso de Especialización en Inteligencia Artificial y Big Data. 

Otra opción para quienes ya tienen el título de DAM, DAW o ASIR es estudiar dos cursos de experto universitario en iLERNA, uno en Inteligencia Artificial y otro en Desarrollo de Software.

Estos cursos ofrecen créditos universitarios que, junto con el título de FP, permiten convalidar hasta el 40% de los créditos del Grado universitario en Ingeniería Informática en la Universidad Isabel I.

Bootcamps

Los bootcamps de IA y data se han popularizado por su formato intensivo y práctico. Son una forma rápida de introducirse en la inteligencia artificial, aprender a usar herramientas habituales y desarrollar proyectos iniciales.

Aunque ofrecen una buena base, este sector requiere conocimientos técnicos amplios en matemáticas, programación y manejo de datos. Por ello, los bootcamps suelen ser un primer paso útil, mientras que los estudios reglados, como carreras universitarias o cursos de especialización, permiten profundizar y acceder a puestos de nivel intermedio o avanzado.

Tipos de roles profesionales 

El campo de la inteligencia artificial ofrece perfiles muy distintos, que van desde la preparación de los datos hasta la creación y puesta en marcha de los modelos:

• Científico de datos (Data Scientist): analiza grandes volúmenes de datos para extraer patrones y crear modelos predictivos. 
• Ingeniero de Machine Learning: toma modelos ya entrenados y los convierte en sistemas estables y escalables. 
• Ingeniero de datos (Data Engineer): diseña y mantiene la infraestructura que permite trabajar con datos a gran escala. 
• Analista de datos / BI: interpreta datos mediante herramientas de análisis y visualización. Su función consiste en responder preguntas del negocio y generar informes.

Ramas de conocimiento 

Dentro de la IA existen ramas que requieren conocimientos específicos. Estas áreas marcan el tipo de proyectos en los que se puede trabajar.

• Aprendizaje automático (Machine Learning): Permite que los sistemas aprendan a partir de datos sin una programación explícita. Se usa en predicciones, segmentación o detección de anomalías. Es una de las bases para la mayoría de soluciones de IA actuales.
• Aprendizaje profundo (Deep Learning): Es una subrama del ML que utiliza redes neuronales de varias capas. Se utiliza en tareas complejas como el reconocimiento de imágenes, voz o texto. Es clave en proyectos de visión por computadora y modelos generativos.
• Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): Ayuda a que las máquinas comprendan y generen lenguaje humano. Está presente en asistentes virtuales, motores de búsqueda, análisis de opiniones o sistemas de traducción automática.
• Visión por computadora: Analiza imágenes y vídeos para identificar objetos, clasificar escenas o guiar sistemas autónomos. Se usa en vehículos autónomos, cámaras de seguridad inteligentes o inspección industrial.

Certificaciones más valoradas

La inteligencia artificial es un sector muy nuevo y cambia a gran velocidad. Se está construyendo mientras evoluciona, por lo que los estudios oficiales por sí solos no siempre son suficientes. Las certificaciones ayudan a adquirir competencias prácticas, mantenerse al día y reforzar conocimientos concretos que las empresas valoran.

Para perfiles especializados, algunas de las certificaciones más útiles son:

• Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate: Permite trabajar con soluciones de Azure AI, incluyendo NLP y visión artificial. Requiere conocimientos de Python y ofrece experiencia práctica en entornos cloud.
• AWS Certified AI Practitioner: Introduce conceptos de machine learning, IA generativa y casos de uso reales. Es una certificación reciente (2025) y cada vez más demandada en proyectos en la nube.
• DataCamp AI Engineer for Data Scientists: Combina MLOps, Python y despliegue de modelos, ofreciendo un enfoque práctico que conecta la teoría con proyectos reales.
• IBM SkillsBuild IA Generativa: Enseña técnicas avanzadas de IA generativa y prompting, con proyectos prácticos. Incluye un certificado oficial gratuito y una insignia digital que respalda la formación.

Habilidades técnicas y conocimientos necesarios

Estos son los conocimientos técnicos esenciales para cualquier perfil que quiera trabajar en IA:

• Programación en Python: Es el lenguaje más utilizado en este campo. Permite crear, entrenar y desplegar modelos con rapidez gracias a sus librerías.
• Probabilidad y estadística: Ayudan a interpretar datos, analizar patrones y construir modelos fiables.
• Entrenamiento y evaluación de modelos: Incluye preparar datos, dividirlos en subconjuntos, ajustar hiperparámetros y medir el rendimiento.
• Preprocesamiento y limpieza de datos: Garantiza que los datos sean coherentes y útiles, lo que mejora la calidad del modelo.
• Uso de bases de datos y SQL: Facilita gestionar grandes volúmenes de información de forma organizada.
• Uso de GPUs y aceleradores: Acelera el entrenamiento de modelos complejos y permite trabajar con arquitecturas más grandes.
• Fundamentos de MLOps: Automatizar el despliegue de modelos, su monitorización y su mantenimiento en producción.
• Seguridad y ética en IA: Ayudan a desarrollar sistemas responsables, sin sesgos y alineados con la normativa.

Demanda profesional en el mercado laboral  

Los especialistas en inteligencia artificial y machine learning se encuentran entre las profesiones con mayor crecimiento de aquí a 2030, según el informe Future of Jobs 2025 del Foro Económico Mundial. 

La IA ya está transformando el mercado laboral. Algunas tareas se automatizarán y ciertos puestos podrían desaparecer, pero al mismo tiempo surgirán nuevas profesiones vinculadas a estas tecnologías. 

Los sectores de programación y consultoría y telecomunicaciones son las áreas donde se espera un mayor crecimiento de nuevas profesiones, de acuerdo con el informe IA y mercado del trabajo en España de Randstad. 

Los perfiles especializados en inteligencia artificial son una de las grandes apuestas de futuro. En iLERNA es posible prepararse para este sector en plena expansión, cursando los Grados Superiores en DAM, DAW o ASIR, y Curso de Especialización en Inteligencia Artificial y Big Data. 

Esta combinación permite aprender a usar las herramientas más importantes del sector y adquirir la base técnica que demandan las empresas.