Hoy en día, el 40% de los trabajos a nivel global podrían verse afectados por la IA, y en economías avanzadas, ese porcentaje podría llegar al 60%. Por ello, los futuros profesionales que deseen seguir siendo competitivos en el mercado, cuentan con distintos programas diseñados para aprender a usar correctamente la IA y potenciar su profesión.
“Según el Foro Económico Mundial, cerca del 44% de las habilidades de los trabajadores deberán actualizarse en los próximos cinco años debido al impacto de la IA y la automatización. Esto implica que no solo las carreras STEM tradicionales tendrán protagonismo, sino también aquellas que combinen tecnología, gestión y ética digital”, señaló Patricia Paulet, subdirectora de las facultades de Ingeniería y Tecnología de IDAT.
Competencias clave para un profesional en IA
Para destacarse en este campo, los especialistas coinciden en que no basta con dominar la programación. Se requieren destrezas combinadas:
- Conocimientos técnicos: algoritmos de machine learning, deep learning y procesamiento de lenguaje natural.
- Programación avanzada: dominio de Python, junto con herramientas como TensorFlow o PyTorch.
- Gestión y análisis de datos: uso de SQL, Hadoop o Spark para manejar grandes volúmenes de información.
- IA generativa: capacidad de diseñar chatbots, trabajar con técnicas de prompting y aplicar modelos generativos en entornos creativos y productivos.
- Ética y regulación: comprensión de la normativa que regula la IA, identificación de sesgos en modelos y aplicación de principios de transparencia y responsabilidad.
Carreras y opciones de estudio
Decidir qué estudiar depende del área de interés de cada estudiante, dado que la IA es un campo multidisciplinar. Expertos coinciden en que el aprendizaje debe adaptarse al sector en el que se aplicará: medicina, negocios, ingeniería, arte digital, entre otros.
Entre las principales rutas de formación destacan:
- Carreras STEM: grados en Informática, Matemáticas, Física, Ciencia de Datos o Ingeniería.
- Posgrados especializados: másteres en inteligencia artificial o ciencia de datos, enfocados en big data, NLP y machine learning.
- Cursos y certificaciones: desde programas en línea (MOOCs) en Coursera, Udemy o Platzi hasta certificaciones de universidades como Harvard, que ofrecen itinerarios adaptados tanto para negocios como para ciencias de la computación.
- Formación continua: talleres, seminarios y proyectos prácticos que permitan aplicar lo aprendido en contextos reales. Plataformas como Grow with Google ofrecen opciones de capacitación desde niveles básicos hasta programas avanzados.
Oportunidades en el Perú
“En el Perú, la demanda de especialistas en ciencia de datos e IA ha crecido más del 40% en los últimos tres años, según el portal de empleabilidad Bumeran. Esto nos obliga a impulsar una oferta académica que no solo forme en lo técnico, sino también en habilidades blandas y en la ética del uso de estas tecnologías”.
Así, la IA se presenta como un campo con un enorme potencial, donde la combinación de ciencia, creatividad y responsabilidad marcará la diferencia laboral en los próximos años.