“Me interesa la inteligencia artificial.” Esta afirmación se está volviendo común entre los jóvenes que han terminado la PAU, al igual que antes se mencionaba medicina o ingeniería. Sin embargo, la frase es engañosa: trabajar en IA puede significar muchas cosas, y no todas requieren lo mismo. Cuatro expertos —Pilar Manchón, Antonio Ortiz, Andrés Torrubia y Jon Hernández— nos ayudan a explorar esta afirmación y a comprender qué estudiar, qué habilidades desarrollar y qué caminos evitar para no perderse en el recorrido hacia la IA.
Por dónde empezar: entender qué significa dedicarse a la IA
Nos sumergimos en un análisis detallado. Aquí no hay una respuesta única: cada especialista ofrece una perspectiva distinta, y en esas diferencias reside lo verdaderamente enriquecedor. No todos ven el futuro de esta disciplina de la misma forma, ni coinciden en qué estudiar, cómo formarse o por dónde empezar. Sin embargo, sus consejos, advertencias y certezas en construcción pueden guiar a quienes buscan delinear su propio sendero en un campo aún en evolución que promete ser protagonista.
Antes de elegir una carrera, es vital entender que “IA” no es una única profesión. Este campo alberga perfiles diversos, desde quienes utilizan herramientas como ChatGPT sin profundizar en las matemáticas subyacentes, hasta quienes quieren desentrañar el corazón del sistema. Pilar Manchón, directora senior de Ingeniería en Google, lo expresa así: “Existen opciones distintas, dependiendo de si te gusta más ser usuario de esas herramientas o si prefieres un enfoque técnico, investigando el funcionamiento interno y buscando nuevas formas de mejorarlo.”
Antonio Ortiz, divulgador de inteligencia artificial y cofundador de Weblogs SL, recomienda no asumir que para trabajar en este campo se debe ser un arquitecto de modelos o un especialista en machine learning. Reflexiona: “¿Realmente significa volcarse en el machine learning, aprender sobre LLMs, y diseñar modelos transformers al dedicarse a la IA?”
Jon Hernández, divulgador en IA con un influyente canal de YouTube, también distingue entre quienes crean IA y quienes la usan como herramienta. “Son dos vertientes claras: una es dedicarse por completo a la IA, y otra es aprovecharla como herramienta en un momento de gran oportunidad para todos.”
Claramente, dedicarse a la IA no se reduce a una sola trayectoria o perfil profesional. Mientras algunos prefieren entender cómo se construyen los modelos, otros optan por explorar el potencial de las herramientas actuales. La pregunta es: ¿qué se debe estudiar?
La elección no es sencilla, pero una sólida base académica es esencial para quien quiera incursionar en IA. Andrés Torrubia, del Instituto de Inteligencia Artificial, lo enfatiza: “Aconsejo a los jóvenes que conserven su enfoque en las matemáticas, física y paradigmas de programación. Estos fundamentos nunca cambiarán, incluso si cada vez más tareas de programación las realiza la IA.”
Antonio Ortiz agrega que la IA es software, y por ello, estudiar cualquier disciplina que permita desarrollar mejor software es clave. Recomienda adquirir una base intelectual sólida, más allá de las demandas inmediatas del mercado.
Jon Hernández resalta la importancia de la motivación personal. “El consejo es estudiar lo que realmente apasione, y usar la inteligencia artificial en ese campo específico. Así, se convertirá en el mejor profesional posible en ese área.” Curiosamente, agrega que “la profesión más demandada en cinco años podría ser la filosofía”.
Lo que la universidad aporta (y lo que no)
La universidad es un camino sólido hacia la inteligencia artificial, aunque no el único. Pilar Manchón valora la formación formal, destacando la flexibilidad curricular y el valor de la socialización. Sin embargo, insiste en que no es suficiente para sobresalir en el campo.
Andrés Torrubia detalla tres beneficios de la universidad, los cuales llama «Las tres C»:
- Conocimientos: las bases técnicas necesarias.
- Compañeros: promoción de crecimiento comunitario y compartición de proyectos.
- Caché: el prestigio del centro y la red de contactos.
Aconseja buscar universidades de alto caché y construir contactos valiosos. Sin embargo, enfatiza que el aprendizaje proviene también del uso práctico de herramientas. Recomienda comenzar a utilizarlas cuanto antes.
Andrés Torrubia: «Intenta encontrar la [universidad] con el mayor caché y los mejores contactos posibles»
Pilar Manchón destaca la importancia de ampliar horizontes. Google y plataformas como AWS y Microsoft ofrecen recursos abiertos para aprender a diferentes ritmos, permitiendo avanzar en el aprendizaje de IA a su propio ritmo.
No todos creen que ser desarrollador sea la mejor opción. Jon Hernández cuestiona la relevancia de estudiar programación, argumentando que la IA podría cambiar las demandas laborales actuales antes de que se complete un título universitario.
Hernández destaca que los programadores asistidos por IA son más productivos, y aunque siempre se necesitará supervisión humana, se requerirán menos desarrolladores en tareas que antes necesitaban cientos.
Concluye que, “veinte años aconsejando a los jóvenes estudiar programación” podría resultar en que, al finalizar sus estudios, esas habilidades ya no sean tan demandadas.
Estudies lo que estudies, la inteligencia artificial te va a alcanzar
Pensar que trabajar en inteligencia artificial requiere necesariamente estudiar una ingeniería es limitarse. Antonio Ortiz sugiere que la IA se filtrará en prácticamente todas las profesiones, desde medicina hasta derecho o comunicación. “Incluso si tu campo no es la IA, todas las profesiones integrarán la inteligencia artificial eventualmente, por lo que es valioso acercarse a ella.”
La clave, según Ortiz, es ser un profesional en tu campo que entienda cómo se integra la IA. “El conocimiento digital será más complejo, casi esteroide”, sostiene.
Antonio Ortiz: «Ya no basta con dominar las herramientas básicas, ahora hay que incorporar un nuevo lenguaje»
Andrés Torrubia también señala que la IA tendrá un impacto transversal, afectando a la mayoría de las carreras, desde las técnicas hasta las relacionadas con la salud y la psicología.
Pilar Manchón lo reafirma desde Google: “Todas las áreas del conocimiento verán interrupciones continuas con la IA. Lo importante es ser creativo en el uso de esta herramienta poderosa”.
¿Qué hace falta para prosperar en un campo que se redefine a cada paso?
El conocimiento técnico es importante, pero no es lo único. La curiosidad, según Pilar Manchón, es fundamental. “Incluso a los 17 o 18 años, ya hay quienes sienten esa curiosidad por saber más de lo que el mundo aún no sabe”, expresa.
Pilar Manchón, sobre la curiosidad: “No se trata solo de descubrir lo que tú no sabes, sino lo que aún no sabe el mundo”
Jon Hernández defiende la importancia de las soft skills, afirmando que el pensamiento crítico es crucial. “Las IAs tienden a mostrar un sesgo de autoridad en programación y más allá”. Destaca el emprendimiento como una gran oportunidad laboral futura y resalta habilidades como la gestión emocional, liderazgo humano y el trabajo en equipo.
Para Andrés Torrubia, la flexibilidad mental y la capacidad de identificar problemas solucionables con IA son esenciales. Valora la iniciativa personal: “Proyectos propios, aunque sean pequeños, mientras se estudia, son valiosos”.
La dedicación a la inteligencia artificial no es singular ni tiene un camino único. Puede consistir en desarrollar modelos, aplicarlos en otras disciplinas o simplemente entenderlos para integrarlos en la práctica diaria. Lo crucial es construir una base sólida, fomentar la curiosidad, mantenerse flexible y recordar lo más importante: decidir cómo queremos contribuir a un mundo que, con la inteligencia artificial como socia, se transforma más rápidamente de lo que jamás habíamos imaginado.
Imágenes | Javier Miranda | World Economic Forum | Jon Hernández | Instituto de Inteligencia Artificial | Xataka | Wes Hicks
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