Un indicador del creciente interés en la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje de máquina (Machine learning) y la ciencia de datos es la búsqueda de estos términos en internet. De acuerdo con Google Trends, en los últimos cinco años el interés mundial de búsqueda del término inteligencia artificial se ha casi triplicado, en tanto que las búsquedas de machine learning y ciencia de datos se han quintuplicado.

En México, las búsquedas de inteligencia artificial han crecido menos (35% en cinco años), pero las de ciencia de datos se han cuadruplicado y las de machine learning han aumentado mucho más que en el resto del mundo y se han multiplicado por diez.

Fuente: Consulta en Google Trends

Un dato interesante es que dos de los cinco principales temas de consulta en México para machine learning están relacionados con el aprendizaje del tema (Python, lenguaje de programación muy utilizado en estas áreas, y Coursera, plataforma para estudiar en línea), lo mismo sucede con tres de los cinco principales temas de consulta en ciencia de datos (Maestría en Ciencia de Datos, Licenciatura en Ciencia de Datos y UNAM Ciencia de Datos).

Y es que no es para menos, pues al mismo tiempo que oímos de la amenaza que representan para el empleo las herramientas de IA y ML en todo tipo de actividades, escuchamos también del uso de la ciencia de datos para mejorar los procesos y las decisiones en las empresas, así como de la gran demanda de técnicos y profesionistas entrenados para el desarrollo y utilización de estas herramientas, quienes perciben salarios muy atractivos.

En este contexto es buena idea buscar prepararse, ya sea para aprovechar las oportunidades que ofrecen áreas de actividad que jugarán un papel importantísimo en los siguientes años, o para evitar que su desarrollo ponga en riesgo nuestra carrera y nuestro futuro personal. ¿Qué podemos hacer entonces para prepararnos? ¿Qué oportunidades hay en México para ello?

Evidentemente todo depende, en primer lugar, de la etapa de la vida en que estamos. Las oportunidades y retos de alguien que aún no decide la carrera técnica o profesional que seguirá son distintos de los de alguien que ya está estudiando una carrera, o de los de alguien que está ya en el mundo laboral y debe enfrentar el impacto del uso de herramientas de IA y ML en el empleo (lee nuestro artículo sobre el tema).

Considerando lo anterior, en función del tiempo que podemos o queremos invertir en estudiar, pueden evaluarse tres tipos de oportunidades para aprender inteligencia artificial, aprendizaje de máquina o ciencia de datos:

• Programas a nivel licenciatura, maestría o doctorado, que llevan años.
• Diplomados y especialidades, que toman meses.
• Cursos y programas ejecutivos, que duran semanas.

Un aspecto importante para tomar en cuenta es la gran oferta de programas y cursos en línea que hoy existe, los cuales resultan especialmente adecuados para estos temas, funcionan en plataformas que hacen la experiencia de aprendizaje casi igual a la presencial, y dan la posibilidad de acceder a programas de primer nivel de todo el mundo, aunque debe tenerse cuidado de que se obtenga un certificado o título que sea fácilmente reconocido y valorado en el mercado laboral, que en nuestro país frecuentemente mantiene prácticas tradicionales.

En segundo lugar, hay que definir cuál es el rol para el que necesitamos o queremos prepararnos, pues ello establece el perfil requerido para un programa o curso, que se ofrecen con distintos grados de profundidad técnica:

• Desarrollador, se requiere un sólido perfil orientado a la programación, las matemáticas y la estadística.
• Usuarios y/o implementadores de herramientas, el nivel técnico es menor, similar a veces al de un usuario de cómputo avanzado con nociones prácticas de estadística y matemáticas.
• Tomador de decisiones, los conocimientos técnicos requeridos son a nivel conceptual, suficientes para evaluar un proyecto o herramienta, así como definir los requisitos para una implementación exitosa y que agregue valor.

En tercer lugar, el impacto que puede llegar a tener la automatización de actividades con IA y ML en nuestro trabajo es un buen criterio para establecer qué tipo de aprendizaje resulta útil. Un estudio de la Organización Internacional del Trabajo, identifica los siguientes tipos de impacto:

• Sustitución de tareas que enlazan clientes con prestadores de servicios, como reservaciones, compras y reclutamiento, que pueden ser realizadas mejor por un algoritmo. En este caso puede llegar a ser necesario valorar una reconversión hacia otra actividad diferente.
• Complementación de tareas que toman decisiones a partir de patrones en datos. Las personas pueden realizar mejor su tarea con el apoyo de un algoritmo y se concentran en aspectos no rutinarios de mayor valor.
• Expansión de tareas que involucran control de procesos complejos, las cuales no pueden ser llevados a cabo sin el uso de la IA, como la gestión de cadenas de suministro, redes de transporte o de servicios.

En resumen, si estás pensando en adquirir conocimientos y competencias en el campo de la inteligencia artificial, el aprendizaje de máquina o la ciencia de datos, ya sea para aprovechar las oportunidades de su futuro promisorio o para evitar que la introducción de estas herramientas afecte tu carrera, es recomendable tomar en cuenta:

1. El tiempo que puedes invertir en estudiar, que depende de tu edad y situación personal.
2. La oferta de programas en línea, que amplía el espectro de posibilidades, pero cuidando obtener una certificación que pueda servirte en el mercado laboral.
3. El rol que vas a desempeñar: desarrollador, usuario o tomador de decisiones.
4. El tipo de impacto que la IA y ML tienen en la actividad que desarrollas.

La oferta académica por parte de instituciones mexicanas es incipiente, pero existe. A continuación, presentamos algunos ejemplos que encontramos sin hacer una búsqueda exhaustiva:

Licenciatura

Instituto Politécnico Nacional. UPIIC Coahuila	Ingeniería en Inteligencia Artificial	Presencial	8 semestres
Instituto Tecnológico Autónomo de México	Licenciatura en Ciencia de Datos	Presencial	9 semestres
Universidad Nacional Autónoma de México	Licenciatura en Ciencia de Datos	Presencial	8 semestres
Universidad Panamericana. Campus Aguascalientes	Ingeniería en Inteligencia Artificial	Presencial	8 semestres

Maestría 

Universidad Panamericana. Campus Ciudad de México	Maestría en Ciencia de Datos	Presencial	1.5 años
Universidad Veracruzana	Maestría en Inteligencia Artificial	Presencial	2 años
UVM	Maestría en Ciencia de Datos	En línea	2 años

Doctorado

Universidad Veracruzana

Doctorado en Inteligencia Artificial

Presencial

3 años

Diplomado

Universidad Anáhuac del Sur	Diplomado en Inteligencia Artificial	En línea	7 meses
Universidad Anáhuac del Sur	Diplomado en Business Analytics	En línea	7 meses

Programas especializados

Universidad Nacional Autónoma de México

Introducción a la inteligencia artificial

En línea

8 meses (3 hr/semana)

 
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