Cómo aprender IA desde cero en 2025: Guía completa de los expertos

¿Cuáles son los distintos tipos de inteligencia artificial?

Verás que se habla de la tecnología de la IA de varias formas, con diversos acrónimos y frases. Para simplificar el resto del artículo, es importante examinar los principales tipos de IA. La IA puede clasificarse en tres niveles en función de sus capacidades:

• Inteligencia Artificial Estrecha (IAN): Ésta es la forma más común de IA con la que interactuamos hoy en día. La ANI está diseñada para realizar una única tarea, como el reconocimiento de voz o las recomendaciones sobre servicios de streaming.
• Inteligencia General Artificial (AGI): Una IA con AGI posee la capacidad de comprender, aprender, adaptarse y aplicar conocimientos en una amplia gama de tareas a nivel humano. Aunque los grandes modelos lingüísticos y herramientas como ChatGPT han demostrado la capacidad de generalizar a través de muchas tareas, a principios de 2025, esto sigue siendo un concepto teórico, aunque ciertamente está ganando más tracción.
• Superinteligencia Artificial (ASI): El nivel final de la IA, ASI, se refiere a un escenario futuro en el que la IA supera a la inteligencia humana en casi todos los trabajos económicamente valiosos. Este concepto, aunque intrigante, sigue siendo en gran medida especulativo.

La diferencia entre ciencia de datos, inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo

La IA es un campo amplio con varios subconjuntos, como el Aprendizaje Automático (AM) y el Aprendizaje Profundo (AP).

Aunque no existe una definición oficial para ninguno de estos términos, y aunque los expertos discuten sobre los límites exactos, existe un consenso cada vez mayor sobre el amplio alcance de cada término. Aquí tienes un desglose de estos términos:

• La inteligencia artificial se refiere a los sistemas informáticos que pueden comportarse de forma inteligente, razonar y aprender como los humanos.
• El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial centrado en el desarrollo de algoritmos con capacidad de aprender sin ser programados explícitamente.
• El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático. Es responsable de muchas de las asombrosas noticias sobre IA que aparecen en los telediarios (por ejemplo, coches autoconducidos, ChatGPT). Los algoritmos de aprendizaje profundo se inspiran en la estructura del cerebro y funcionan excepcionalmente bien con datos no estructurados, como imágenes, vídeos o texto.

La ciencia de los datos es un campo interdisciplinar que utiliza todo lo anterior, entre otras habilidades como el análisis de datos, la estadística, la visualización de datos, etc., para obtener información a partir de los datos.

¿Por qué deberías aprender Inteligencia Artificial en 2025?

La Inteligencia Artificial es algo más que una palabra de moda; es una tecnología revolucionaria que está cambiando nuestra forma de trabajar, vivir e interactuar. Con la explosión de datos y la necesidad de darles sentido, la demanda de conocimientos de IA se está disparando en muchos campos. No hay mejor momento que éste para empezar a aprender IA. He aquí por qué:

La IA es un campo de rápido crecimiento

La Inteligencia Artificial no es el futuro, es el presente. El número de puestos de trabajo relacionados con la IA ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos años. Según el informe "El futuro del empleo" del Foro Económico Mundial, ​Los especialistas en IA y aprendizaje automático encabezan la lista de empleos de rápido crecimiento en los próximos cinco años. A medida que las industrias sigan adoptando tecnologías de IA para agilizar sus operaciones y tomar mejores decisiones, es probable que la demanda de especialistas en IA no haga más que aumentar.

Las estadísticas de Statista proyectan un crecimiento considerable del tamaño del mercado de la IA, lo que subraya aún más este punto. Estiman que el tamaño del mercado de la Inteligencia Artificial alcanzará los 243.720 millones dedólares en 2025 y los 826.730 millones de dólares en 2030 .

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La IA es un trabajo bien pagado

Naturalmente, el aumento de la demanda de competencias en IA viene acompañado de una remuneración atractiva. Según datos de Glassdoor, en marzo de 2025, el salario medio de un ingeniero de IA en Estados Unidos era de 135.000 dólares anuales, con posibilidad de primas y participación en los beneficios. Los ingenieros de aprendizaje automático y los científicos de datos están igualmente bien pagados, con salarios medios de 124.000 $al año y 150.000 $ al año, respectivamente. Esta compensación económica refleja el valor y el impacto de las competencias en IA en el mercado.

Puedes leer nuestra guía sobre cómo convertirse en ingeniero de IA para saber más sobre esta carrera apasionante y en rápido desarrollo. 

La IA es un reto intelectual

La Inteligencia Artificial no es sólo cuestión de puestos de trabajo bien pagados y una demanda importante del mercado. También es un campo intelectualmente estimulante que promete plantearte retos apasionantes. Implica construir algoritmos para resolver problemas complejos, diseñar modelos que simulen la inteligencia humana y aplicar creativamente estas tecnologías a diversos escenarios del mundo real.

Los profesionales de la IA aprenden, se adaptan e innovan continuamente. Este campo evoluciona constantemente, lo que significa que siempre hay algo nuevo que aprender, un problema que resolver o un sistema que mejorar. Esta naturaleza dinámica hace de la IA un campo apasionante para aquellos a los que les gustan los retos y el aprendizaje continuo.

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender IA?

El tiempo que se tarda en aprender IA dependerá a menudo de la ruta que tomes; si es autodidacta o a través de la educación formal, como un programa universitario.

En un itinerario autodidacta, la duración puede variar significativamente, ya que depende en gran medida de tus conocimientos previos, tu dedicación y los recursos de aprendizaje disponibles. Puede llevar de varios meses a un año o más adquirir una sólida comprensión de los conceptos de IA, lenguajes de programación como Python, matemáticas y diversos algoritmos de aprendizaje automático mediante el autoaprendizaje. Los cursos online a tu ritmo, los tutoriales y los proyectos prácticos pueden acelerar el proceso de aprendizaje.

Por otro lado, la vía universitaria suele implicar cursar una educación formal en informática, ciencia de datos o campos relacionados. Una licenciatura en estas disciplinas suele durar entre tres y cuatro años, durante los cuales los estudiantes reciben una formación completa en IA y temas relacionados.

Sea cual sea el camino que elijas, el aprendizaje continuo, la aplicación práctica y mantenerse al día de los avances son esenciales para seguir una carrera en IA.

Cómo aprender IA desde cero en 2025

Aprender IA puede ser una tarea apasionante, pero no está exenta de desafíos. Es un campo amplio con muchos subtemas. Sin embargo, con una hoja de ruta clara, los recursos adecuados y un enfoque estratégico, puedes navegar por este panorama con eficacia. He aquí cómo aprender IA en 2025:

1. Domina los requisitos previos

Tener éxito en la IA requiere dominar tres áreas críticas:

1. Matemáticas: La IA se basa en gran medida en conceptos matemáticos, en particular sus subcampos como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Por supuesto, no tienes que ser matemático para tener éxito en la IA, pero es esencial tener conocimientos básicos de álgebra lineal, cálculo y probabilidad. Por ejemplo, conceptos como las matrices y las transformaciones lineales del álgebra lineal se utilizan con frecuencia en los algoritmos de IA.
2. Estadísticas básicas: La IA tiene mucho sentido cuando entiendes de estadística. Saber interpretar los datos y extraer conclusiones es crucial en este campo. Conceptos como significación estadística, distribución, regresión y probabilidad desempeñan un papel importante en distintas aplicaciones de la IA.
3. Disposición para aprender: La IA es un campo en rápida evolución en el que surgen constantemente nuevos avances, técnicas y herramientas. Por lo tanto, una mentalidad proactiva y el entusiasmo por aprender y adaptarse a nuevos conocimientos y tecnologías son fundamentales para cualquiera que desee introducirse y avanzar en la IA.

Es importante tener en cuenta que la profundidad de la comprensión y el dominio requeridos en estas áreas de requisitos previos pueden variar en función del papel de IA que pretendas desempeñar. Por ejemplo, un científico de datos puede no necesitar una comprensión profunda de todos los conceptos matemáticos utilizados en la IA, pero un científico investigador que pretenda crear nuevos algoritmos de IA puede necesitar una comprensión más profunda de las matemáticas.

La clave está en alinear tu trayectoria de aprendizaje con tus objetivos profesionales y ajustar en consecuencia la profundidad de tu aprendizaje en las distintas áreas.

2. Desarrollar habilidades especializadas en IA

Ahora que hemos cubierto los requisitos previos, profundicemos en las habilidades esenciales que necesitas desarrollar para dominar la IA. Al igual que en la sección anterior de requisitos previos, el nivel de dominio que necesitarás para estas habilidades depende en gran medida del tipo de función que desees desempeñar.

Estadísticas

La Estadística es la disciplina que se ocupa de la recogida, organización, análisis, interpretación y presentación de datos. Proporciona la columna vertebral para comprender y trabajar con datos en la IA.

Aprende más sobre estadísticas en los recursos que aparecen a continuación:

• Curso de Fundamentos de Estadística con Python, en el que aprenderás los cuatro fundamentos de la estadística utilizando Python, incluyendo estadística sumaria y probabilidad, modelos estadísticos como regresión lineal y logística, técnicas de muestreo, cómo realizar pruebas de hipótesis y extraer conclusiones de una amplia variedad de conjuntos de datos.
• Curso de Introducción a la Estadística, que enseña los fundamentos de la estadística, incluidas las medidas de centro y dispersión, las distribuciones de probabilidad y las pruebas de hipótesis.
• Curso Introducción a la Estadística en R, para aprender a trabajar con variables, trazados y desviación estándar en R.

Matemáticas

Como ya se ha dicho, ciertas áreas de las matemáticas constituyen la base de los algoritmos de la IA. El álgebra lineal, el cálculo, la probabilidad y las ecuaciones diferenciales son herramientas matemáticas que utilizarás en tu viaje por la IA.

Aprende más sobre matemáticas en los recursos que aparecen a continuación:

• Desmitificando conceptos matemáticos para el aprendizaje profundo, que explora los conceptos matemáticos básicos para la ciencia de datos y el aprendizaje profundo.
• Curso de Álgebra Lineal para la Ciencia de Datos en R, donde cubrirás los fundamentos del álgebra lineal, incluyendo cómo utilizar ecuaciones matriciales-vectoriales, realizar análisis de valores propios/vectores propios y ACP.
• El curso Fundamentos de la Probabilidad en Python abarca los conceptos fundamentales de la probabilidad, como las variables aleatorias, la media y la varianza, etc.

Programación

La aplicación de la IA requiere una sólida comprensión de la programación. Saber escribir código te permite desarrollar algoritmos de IA, manipular datos y utilizar herramientas y bibliotecas de IA. Python es actualmente el lenguaje más popular en la comunidad de IA debido a su sencillez, flexibilidad y disponibilidad de bibliotecas de ciencia de datos.

• Python Programming Skill Track te ayudará a mejorar tus conocimientos de programación en Python. Aprenderás a optimizar el código, a escribir funciones y pruebas unitarias, y a utilizar las mejores prácticas de ingeniería de software.
• R Programming Skill Track, de forma similar, aquí subirás de nivel en tus habilidades de programación en R aprendiendo a trabajar con estructuras de datos comunes, optimizar código y escribir tus propias funciones.

Estructuras de datos

Las estructuras de datos te permiten almacenar, recuperar y manipular datos de forma eficaz. Por lo tanto, el conocimiento de estructuras de datos como matrices, árboles, listas y colas es esencial para escribir código eficiente y desarrollar algoritmos complejos de IA.

• El Curso de Introducción a las Estructuras de Datos y Algoritmos te ayudará a comprender estructuras de datos como listas enlazadas, pilas, colas, tablas hash y grafos.
• Estructuras de datos de Python con ejemplos prim itivos y no primitivos El tutorial cubre las estructuras de datos de Python, como los tipos de datos, y las estructuras de datos primitivas y no primitivas, como cadenas, listas, pilas y más.

Manipulación de datos

La manipulación de datos implica limpiarlos, transformarlos y manipularlos para prepararlos para un análisis posterior o para introducirlos en modelos de IA. Las habilidades en el uso de bibliotecas como pandas para la manipulación de datos son esenciales para trabajar en IA.

• Pista de habilidad Manipulación de datos con Python, que enseña a transformar, ordenar y filtrar datos en DataFrames en Python, listos para un análisis rápido.
• Data Manipulation with R Skill Track, que cubre el enfoque anterior pero en el lenguaje de programación R.
• El curso Manipulación de datos con pand as te enseña a manipular DataFrames con pandas mientras extraes, filtras y transformas conjuntos de datos del mundo real para su análisis.

Ciencia de datos

La Ciencia de Datos es una mezcla de diversas herramientas, algoritmos y principios de aprendizaje automático destinados a descubrir patrones ocultos a partir de datos brutos. Como profesional de la IA, es crucial comprender el proceso de extracción de información a partir de los datos.

• Trayectoria Profesional de Científico de Datos con Python, que cubre los conocimientos de Python necesarios para tener éxito como científico de datos.
• Data Scientist with R Career Track, que cubre las habilidades de programación en R necesarias para tener éxito como científico de datos.
• El Curso Comprender la Ciencia de los Datos, cubre los fundamentos de lo que es la ciencia de los datos y por qué es importante.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un subcampo de la IA en el que las máquinas aprenden de los datos para mejorar su rendimiento o hacer predicciones precisas. Es esencial comprender los distintos algoritmos de aprendizaje automático, cómo funcionan y cuándo utilizarlos.

• Fundamentos del Aprendizaje Automático con Python Skill Track, te enseña los fundamentos del aprendizaje automático y la ciencia que hay detrás, abarcando la predicción, el reconocimiento de patrones y los fundamentos del aprendizaje profundo.
• Pista de Habilidades de Fundamentos de Aprendizaje Automático en R, donde aprenderás ​para predecir respuestas categóricas y numéricas mediante clasificación y regresión, y descubrir la estructura oculta de los conjuntos de datos con aprendizaje no supervisado.
• Machine Learning Cheat Sheet, que es una guía de referencia rápida para los principales algoritmos de aprendizaje automático, sus ventajas y desventajas, y sus casos de uso.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, utiliza redes neuronales con múltiples capas (de ahí lo de "profundo") para modelar y comprender patrones complejos en conjuntos de datos. Está detrás de muchas de las aplicaciones de IA más avanzadas hoy en día, desde los asistentes de voz hasta los coches autoconducidos.

• Deep Learning in Python Skill Track, donde aprenderás a utilizar las potentes bibliotecas Keras, TensorFlow y PyTorch para crear y optimizar redes neuronales.
• Tutorial sobre qué es el aprendizaje profundo, que cubre las preguntas más frecuentes sobre el aprendizaje profundo y explora diversos aspectos del aprendizaje profundo con ejemplos de la vida real.
• Curso de Introducción al Aprendizaje Profundo con Keras, donde aprenderás a desarrollar tus propios modelos de aprendizaje profundo con Keras.

Cada una de estas habilidades se interconecta con las demás, ayudándote a construir un amplio conocimiento de los conceptos de la IA. Una buena forma de empezar es adquirir las bases en cada área antes de explorar las que más te interesen con más detalle. Puedes combinar tu enfoque como mejor te parezca, trabajando en las áreas que surjan de forma natural a medida que estudias y adquieres práctica.

3. Aprende las herramientas y paquetes de IA esenciales

Conocer las herramientas y paquetes adecuados es crucial para tu éxito en la IA. En concreto, Python y R han surgido como los lenguajes líderes en la comunidad de la IA debido a su sencillez, flexibilidad y disponibilidad de bibliotecas y marcos sólidos. Aunque no necesitas aprender ambas para tener éxito en la IA, a continuación encontrarás algunas bibliotecas y marcos clave con los que debes familiarizarte dependiendo de la herramienta que acabes eligiendo:

Las mejores herramientas y paquetes Python de IA

Python es un lenguaje de programación interpretado de alto nivel conocido por su legibilidad y versatilidad. Se utiliza mucho en IA gracias a su sintaxis fácil de usar y a la plétora de bibliotecas y marcos disponibles para IA y ciencia de datos.

pandas

pandas es una biblioteca de Python que proporciona amplios medios para el análisis de datos. Los científicos de datos utilizan pandas para diversas tareas, como la limpieza de datos, la transformación de datos y el análisis estadístico. Funciona bien con datos incompletos, desordenados y sin etiquetar, lo que la convierte en una herramienta importante para preprocesar conjuntos de datos.

• Curso Manipulación de datos con pandas
• Curso Escribir código eficiente con pandas
• Tutorial de pandas en Python: La guía definitiva para principiantes

NumPy

NumPy, abreviatura de Numerical Python, es una biblioteca para Python que añade soporte para matrices y arrays multidimensionales de gran tamaño, junto con una gran colección de funciones matemáticas de alto nivel para operar con estos arrays. Es una biblioteca esencial para cualquier cálculo científico, incluida la IA.

• Curso de Introducción a NumPy
• Tutorial de Matrices NumPy en Python
• Hoja de trucos NumPy: Análisis de datos en Python

Scikit-Learn

Scikit-Learn es una herramienta sencilla y eficaz para la minería de datos y el aprendizaje automático. Está basado en NumPy, SciPy y matplotlib, y es de código abierto, lo que significa que está disponible gratuitamente para todo el mundo. Presenta varios algoritmos de clasificación, regresión, agrupación y reducción dimensional.

• Curso de Aprendizaje Automático con Scikit-Learn
• Curso de Aprendizaje Supervisado con Scikit-Learn
• Aprendizaje automático en Python: Tutorial de Scikit-Learn

PyCaret

PyCaret es una potente biblioteca de Python que simplifica el proceso de construcción y despliegue de modelos de inteligencia artificial, permitiendo a los usuarios explorar, preprocesar, entrenar, afinar y comparar eficientemente múltiples algoritmos de aprendizaje automático con sólo unas pocas líneas de código.

• Tutorial de PyCaret: Guía para principiantes sobre la automatización de flujos de trabajo ML con PyCaret

PyTorch

PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto basada en la biblioteca Torch. Se utiliza para aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural y las redes neuronales artificiales. Su mayor ventaja es su flexibilidad y velocidad, que lo hacen adecuado para la investigación del aprendizaje profundo.

• Guía para aprender PyTorch
• Curso de Aprendizaje Profundo con PyTorch
• Tutorial de PyTorch: Construir una red neuronal sencilla desde cero

Keras

Keras es una biblioteca de redes neuronales fácil de usar y escrita en Python. Está construido para minimizar el tiempo entre tus ideas y los modelos de trabajo, ofreciendo una forma directa para el modelado de redes neuronales. Keras también es modular, lo que lo hace increíblemente versátil a la hora de construir nuevos modelos.

• Curso de Introducción al Aprendizaje Profundo con Keras
• Tutorial de Keras: Aprendizaje profundo en Python
• Hoja de trucos de Keras: Redes neuronales en Python

API disponibles en el mercado

Una vez que estés preparado para empezar a ponerte manos a la obra con la IA, utilizar las API para acceder a modelos disponibles comercialmente es una de las mejores formas de empezar. Las API disponibles comercialmente, como la API OpenAI, la API Cohere y la API Anthropic, son buenos puntos de partida.

• GPT-4o API Tutorial
• Uso de GPT-3.5 y GPT-4 mediante la API OpenAI en Python
• Curso Trabajar con la API de OpenAI
• Guía para principiantes del tutorial de la API de OpenAI
• Tutorial Dominar el diseño de API
• Tutorial de la API OpenAI O1: Cómo conectarse a la API de OpenAI
• Claude 3.7 Guía de la API de Sonnet
• Guía de la API DeepSeek 

Cara de abrazo

A medida que desarrolles tu competencia, explora modelos preentrenados utilizando paquetes estándar de Python, como los transformadores y aceleradores de Hugging Face, que facilitan la utilización de GPUs y TPUs.

• ¿Qué es la Cara de Abrazo? 
• Curso de Trabajo con Cara Abrazada
• Una introducción al uso de los transformadores y la cara abrazada
• Utilización de modelos de IA de código abierto con la colaboración en código de Cara Abrazada
• Construir aplicaciones PNL con Hugging Face
• Guía de Smolagents de Cara Abrazada

LangChain

Uno de los marcos de IA más populares del momento en LangChain, que ayuda a los usuarios a incluir la IA de grandes modelos lingüísticos dentro de canalizaciones de datos y aplicaciones. 

• Introducción a LangChain para Ingeniería de Datos y Aplicaciones de Datos
• Curso de Desarrollo de Aplicaciones LLM con LangChain
• Cómo construir aplicaciones LLM con el tutorial LangChain
• Tutorial de Creación de Agentes LangChain para Automatizar Tareas en Python

LLaMA 

Llama (Large Language Model Meta AI) es una familia de LLM de código abierto desarrollada por Meta (antes Facebook). Proporciona una potente alternativa a modelos patentados como GPT-4o y Claude Sonnet, permitiendo a investigadores y desarrolladores afinar y desplegar modelos de IA de forma eficiente.

• Curso de Trabajo con Llama 3
• Pista de habilidad Fundamentos de la Llama
• Guía de puesta a punto y uso local de Llama 3.2

Un ejemplo de plan de aprendizaje de IA

A continuación, hemos creado un posible plan de aprendizaje que esboza dónde centrar tu tiempo y tus esfuerzos si estás empezando con la IA. Recuerda que los plazos, las áreas temáticas y el progreso dependen de una amplia gama de variables. Queremos que este plan sea lo más práctico posible, por eso hemos recomendado proyectos en los que puedes trabajar a medida que avances.

Mes 1-3: Fundamentos de matemáticas, programación, estructuras de datos y manipulación

1. Matemáticas y estadística: Empieza por los fundamentos del álgebra lineal, el cálculo, la estadística y la probabilidad. Esto te dará una base sólida para lo que está por venir.
2. Programación: Aprende Python, el lenguaje más utilizado en IA. Empieza por lo básico y luego pasa a conceptos más avanzados. Sigue nuestro Curso de Fundamentos de Python y el Curso de Manipulación de Datos con Python para aprender lo esencial, incluyendo paquetes como NumPy.
3. Manipulación de datos: Empieza a aprender sobre manipulación y análisis de datos. Familiarízate con bibliotecas de Python como pandas y NumPy, que utilizarás para la manipulación de datos. Aprende a limpiar y preparar los datos, que es una parte crucial de cualquier proyecto de IA o aprendizaje automático.

Recomienda recursos y proyectos

• Desmitificar los conceptos matemáticos para el aprendizaje profundo
• Fundamentos de Python
• Explorando la Historia del Proyecto Lego de Ciencia de Datos
• Curso Comprender la Inteligencia Artificial

Mes 4-6: Profundiza en la IA y el aprendizaje automático

4. Fundamentos de la IA: Comprende qué es la IA, su historia y sus diferentes ramas. Cursos como nuestro Comprender la Inteligencia Artificial pueden ser un buen comienzo.

5. Profundiza en tus conocimientos de aprendizaje automático: Conoce los distintos tipos de algoritmos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado, semisupervisado y aprendizaje por refuerzo. Asiste a nuestro Curso de Científico de Aprendizaje Automático con Python, que abarca los tipos de modelos más importantes, la validación de modelos y el ajuste de hiperparámetros. Cubre paquetes como TensorFlow y Keras, y aborda el aprendizaje profundo avanzado.

Recomienda recursos y proyectos

• Curso Comprender la Inteligencia Artificial
• Pista de Habilidades de Fundamentos de la IA
• Científico de Aprendizaje Automático con Trayectoria Profesional en Python
• Abejas ingenuas: Carga y Procesamiento de Imágenes Proyecto de Ciencia de Datos

Mes 7-9: Especialización y temas avanzados

5. Aprendizaje profundo: Comprender las redes neuronales y el aprendizaje profundo.
6. Conceptos básicos de MLOps: Aprende sobre MLOps, que consiste en aplicar los principios DevOps a los sistemas de aprendizaje automático. Esto incluye el versionado de modelos, el despliegue de modelos, la supervisión y la orquestación.
7. Especialización: En función de tus intereses y aspiraciones profesionales, especialízate en un área: puede ser el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador, el aprendizaje por refuerzo o cualquier otro campo.

Recomienda recursos y proyectos

• Aprendizaje Profundo en Python
• Curso de Despliegue y Ciclo de Vida de MLOps
• Proyecto de Ciencia de Datos de Reconocimiento ASL con Aprendizaje Profundo

Mes 10-En curso: Sigue aprendiendo y explorando

9. Especialízate más: Dependiendo de la trayectoria profesional
10. Mantente al día: Sigue regularmente blogs, podcasts y revistas relacionados con la IA. Únete a comunidades para intercambiar ideas con otros profesionales de la IA.
11. Ética en la IA: A medida que aprendas más sobre la IA, asegúrate de aprender también sobre las consideraciones éticas de la IA.

Recomienda recursos y proyectos

• Curso de Ética de la IA
• Certificación DataCamp

Recuerda que esto es sólo una hoja de ruta básica. Debes modificarlo en función de tu ritmo e intereses. La IA es un campo muy amplio, y el aprendizaje es un proceso continuo.

Aprender el mapa de rodadura de la IA

A continuación, hemos recopilado la información de la ruta de aprendizaje para visualizar cómo aprender IA en 2025: 

Los 5 mejores consejos para aprender IA

Embarcarse en el viaje de aprender IA puede ser desalentador, pero tener un enfoque estratégico puede hacer que el proceso sea más estructurado y manejable. Aquí tienes cinco pasos para guiarte en tu viaje de aprendizaje de la IA:

1. Elige tu enfoque

Empieza por decidir dónde centrar tus esfuerzos en función de tus objetivos profesionales. En este artículo tratamos más a fondo las distintas carreras de la IA; cada función tiene un enfoque diferente y requiere un conjunto de habilidades único.

Por ejemplo, si te interesa un papel más aplicado como científico de datos o ingeniero de aprendizaje automático, céntrate más en la programación, la ciencia de datos y la comprensión de varios algoritmos de aprendizaje automático. Tu objetivo aquí es llegar a ser competente en el uso de técnicas de IA para resolver problemas del mundo real.

Alternativamente, si te inclinas por un papel de investigación, deberías profundizar en la teoría que hay detrás de la IA y el aprendizaje automático. Necesitarás conocimientos sólidos de matemáticas, estadística e informática teórica.

No se trata de una distinción rígida, sino de un punto de partida para ayudarte a decidir dónde centrar tu atención inicial.

2. Empieza a aprender

Una vez que hayas decidido tu enfoque, es hora de empezar a aprender. Los recursos de aprendizaje sugeridos en la sección de habilidades y el plan de aprendizaje de la IA son lugares útiles para empezar. Recuerda, dominar la IA es un maratón, no un sprint. Tómate tu tiempo para comprender bien cada concepto antes de pasar al siguiente.

3. Aplica tus habilidades a proyectos

No hay mejor forma de aprender que haciendo. Aplicar las habilidades que aprendes en proyectos del mundo real solidifica tus conocimientos y te da una experiencia práctica que puede enriquecer tu cartera. Esto podría ser tan sencillo como crear un modelo de aprendizaje automático para predecir el precio de la vivienda o tan complejo como desarrollar un modelo de aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes. Hemos incluido proyectos de ejemplo a lo largo de este artículo.

4. Únete a una comunidad

Únete a comunidades de IA, tanto online como offline. Participar en foros como Stack Overflow o GitHub, unirte a grupos de IA en LinkedIn o asistir a reuniones y conferencias sobre IA puede ofrecer oportunidades de aprendizaje inestimables.

Una vez que hayas obtenido la certificación DataCamp, podrás unirte a nuestra Comunidad Certificada DC, donde podrás conectar con otros alumnos certificados, acceder a contenidos y eventos exclusivos, y sacar el máximo partido a tus habilidades recién adquiridas.

Al unirte a las comunidades, puedes estar al día de las últimas tendencias, obtener ayuda cuando estés atascado y relacionarte con otros entusiastas de la IA.

5. Sigue iterando

La IA es un campo en rápida evolución. Una vez que tengas lo básico, es importante que sigas aprendiendo y mejorando tus habilidades. Sigue blogs de IA, lee artículos de investigación, realiza cursos avanzados y busca siempre nuevas formas de desafiarte a ti mismo. Este proceso iterativo te convertirá de novato en experto.

Recuerda, el camino hacia el aprendizaje de la IA es desafiante pero inmensamente gratificante. No te desanimes si encuentras obstáculos en el camino; forman parte del proceso de aprendizaje. Mantén tu objetivo final en mente y sigue comprometido con tu viaje.

Las mejores formas de aprender IA en 2025

Existe una gran abundancia de recursos para ayudarte a aprender IA, desde cursos estructurados y libros de texto hasta proyectos prácticos. Elegir el recurso adecuado puede ayudarte a empezar con buen pie tu aprendizaje de la IA. Aquí tienes nuestras mejores opciones para empezar tu viaje de aprendizaje de la IA:

Haz los mejores cursos de IA para empezar

DataCamp es una gran plataforma que ofrece cursos interactivos específicamente diseñados para aspirantes a científicos de datos. Los cursos van del nivel principiante al avanzado y están diseñados con ejercicios prácticos. Aquí tienes algunos de los mejores cursos relacionados con la IA en DataCamp:

• Curso Comprender la IA
• Pista de habilidad Fundamentos de la IA
• Fundamentos de Python
• Manipulación de datos con Python
• Fundamentos del Aprendizaje Automático con Python
• Científico de Aprendizaje Automático con Python
• Introducción al Aprendizaje Profundo con PyTorch

Completar proyectos de IA

Aprender IA es un viaje que va más allá de comprender teorías y técnicas de codificación. Implica práctica, y aquí es donde entra en juego la realización de proyectos de IA.

Empieza por identificar un proyecto adecuado en función de tu nivel de competencia, ya sea un modelo predictivo o una aplicación de IA generativa. Las herramientas adecuadas, como Python y sus amplias bibliotecas, serán tu piedra angular. Comprender y preparar tus datos es crucial, ya que influye directamente en la eficacia de tu modelo.

A continuación encontrarás algunas ideas de proyectos de IA que puedes construir para ayudarte en tu camino hacia el dominio de la IA. Para más información, consulta nuestros artículos sobre proyectos de IA para todos los niveles, proyectos de PNL, proyectos de IA generativa y proyectos de aprendizaje automático para todos los niveles.

• Clasificar géneros de canciones a partir de datos de audio. Aplica métodos de aprendizaje automático en Python para clasificar canciones en géneros.
• Abejas ingenuas: Carga y procesamiento de imágenes. Trabaja con datos de imágenes, construye clasificadores utilizando técnicas tradicionales y aprovecha el poder del aprendizaje profundo para la visión por ordenador.
• Reconocimiento ASL con Aprendizaje Profundo. Construye una red neuronal convolucional para clasificar imágenes de letras de la Lengua de Signos Americana.

Lee algunos de los mejores libros sobre IA

Los libros ofrecen conocimientos profundos y perspectivas de expertos en la materia. Aquí tienes algunos de los libros más influyentes sobre IA que pueden resultarte útiles:

• 15 mejores libros sobre aprendizaje automático para leer en 2025
• Los 11 mejores libros sobre aprendizaje profundo que hay que leer en 2025

Recuerda, la clave para aprender IA es la constancia y la práctica. No tengas miedo de empezar poco a poco e ir subiendo gradualmente hasta llegar a conceptos y proyectos más complejos. Te sorprenderá lo mucho que puedes aprender dedicando sólo un poco de tiempo al día al estudio de la IA.

Consulta las mejores hojas de trucos sobre IA

Nuestra selección de hojas de trucos de la ciencia de datos puede servir de guía de referencia rápida sobre una amplia variedad de temas, incluidos muchos relacionados con la IA:

• Hoja de trucos de Python para principiantes
• Ficha de aprendizaje automático supervisado
• Hoja de trucos del aprendizaje automático no supervisado
• ChatGPT Hoja de trucos para la Ciencia de Datos
• La API de OpenAI en Python
• El panorama de las herramientas de IA Generativa
• Hoja de trucos sobre Aprendizaje Profundo con PyTorch

Una colección de Hojas de trucos de DataCamp

Certifícate en IA

Como exploramos en nuestras guías sobre certificación de IA y certificación de IA generativa, hay varias formas de obtener una certificación reconocida por el sector que demuestre tus conocimientos de IA, incluida nuestra propia Certificación de Fundamentos de IA. Recorrer el camino de la certificación puede darte estructura y un objetivo final firme, aunque siempre debe formar parte de un camino de aprendizaje más completo.

Las diferentes carreras de la IA en la actualidad

La inteligencia artificial ha abierto numerosas trayectorias profesionales, cada una de ellas con responsabilidades, herramientas y habilidades requeridas únicas. Profundicemos en tres carreras de IA que son populares en este momento: científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y científicos de investigación. Ten en cuenta que mencionaremos algunas de las herramientas que necesitan dominar; si no estás familiarizado con ellas, no pasa nada: las trataremos con más detalle en una sección posterior.

Científico de datos

Los científicos de datos investigan, extraen e informan sobre conocimientos significativos de los datos de una organización. Comunican estos conocimientos a las partes interesadas no técnicas y conocen bien los flujos de trabajo del aprendizaje automático y cómo vincularlos a las aplicaciones empresariales. Trabajan casi exclusivamente con herramientas de codificación, realizan análisis y a menudo trabajan con herramientas de big data.

Los científicos de datos son los detectives del mundo de los datos, responsables de desenterrar e interpretar ricas fuentes de datos, gestionar grandes cantidades de datos y fusionar puntos de datos para identificar tendencias. Utilizan sus habilidades analíticas, estadísticas y de programación para recopilar, analizar e interpretar grandes conjuntos de datos. A continuación, utilizan esta información para desarrollar soluciones basadas en datos a problemas empresariales desafiantes. Una parte de estas soluciones consiste en desarrollar algoritmos de aprendizaje automático que generen nuevos conocimientos (por ejemplo, identificar segmentos de clientes), automaticen procesos empresariales (por ejemplo, predicción de puntuación crediticia) o proporcionen a los clientes un nuevo valor (por ejemplo, sistemas de recomendación).

Habilidades clave:

• Sólidos conocimientos de Python, R y SQL
• Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático e IA
• Competencia en análisis estadístico, análisis cuantitativo y modelización predictiva
• Técnicas de visualización de datos y elaboración de informes
• Habilidades de comunicación y presentación eficaces

Herramientas imprescindibles:

• Herramientas de análisis de datos (por ejemplo, Pandas, NumPy)
• Bibliotecas de aprendizaje automático (por ejemplo, Scikit-learn)
• Herramientas de visualización de datos (por ejemplo, Matplotlib, Tableau)
• Marcos de Big Data (por ejemplo, Airflow, Spark)
• Herramientas de línea de comandos (por ejemplo, Git, Bash)

Ingeniero de aprendizaje automático

Los ingenieros de aprendizaje automático son los arquitectos del mundo de la IA. Diseñan y despliegan sistemas de aprendizaje automático que hacen predicciones a partir de los datos de las organizaciones. También resuelven problemas como la predicción de la pérdida de clientes y el valor del ciclo de vida, y son responsables de desplegar modelos para que los utilice la organización. Los ingenieros de aprendizaje automático suelen trabajar exclusivamente con herramientas basadas en la codificación.

Habilidades clave:

• Profundos conocimientos de Python, Java y Scala
• Familiaridad con marcos de aprendizaje automático (como Scikit-learn, Keras o PyTorch)
• Comprensión de estructuras de datos, modelado de datos y arquitectura de software
• Conocimientos matemáticos avanzados (álgebra lineal, cálculo, estadística)
• Capacidad para trabajar en equipo y habilidades excepcionales para resolver problemas

Herramientas:

• Bibliotecas y algoritmos de aprendizaje automático (por ejemplo, Scikit-learn, TensorFlow)
• Bibliotecas de ciencia de datos (por ejemplo, Pandas, NumPy)
• Plataformas en la nube (por ejemplo, AWS, Google Cloud Platform)
• Sistemas de control de versiones (por ejemplo, Git)

Científicos investigadores

Los científicos investigadores son los pensadores del mundo de la IA. Llevan a cabo investigaciones punteras para avanzar en el estado del arte de la IA. Su trabajo consiste a menudo en inventar nuevos algoritmos o mejorar los existentes. También presentan sus conclusiones en conferencias sobre IA y en artículos académicos.

Habilidades clave:

• Conocimientos sólidos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
• Dominio de Python y otros lenguajes de programación
• Amplios conocimientos de teoría matemática relacionada con la IA (como la teoría del aprendizaje estadístico)
• Capacidad para conceptualizar y validar nuevos modelos de IA
• Gran capacidad para escribir y hablar en público

Herramientas:

• Marcos de aprendizaje profundo (como TensorFlow, PyTorch)
• Herramientas de cálculo científico (como MatLab, Mathematica)
• Software para escribir y presentar (como LaTeX, Google Slides)
• Recursos de computación en la nube (como AWS, Google Cloud Platform)

Cada una de estas carreras ofrece un camino único en el mundo de la IA. Todos ellos tienen un enorme potencial y desempeñan funciones críticas en el campo. Tu decisión dependerá de tus intereses, puntos fuertes y objetivos profesionales a largo plazo.

Cómo encontrar trabajo en IA

Un título puede ser una gran baza a la hora de iniciar una carrera en IA, pero no es la única vía. Aunque pensamos que merece la pena obtener una educación formal en IA o en un campo adyacente, cada vez más profesionales están entrando en este campo a través de rutas no tradicionales, lo que demuestra que con dedicación, aprendizaje constante y un enfoque proactivo, puedes conseguir el trabajo de tus sueños en IA.

A continuación te explicamos cómo encontrar trabajo en IA sin titulación:

Sigue aprendiendo sobre el campo

Mantente al día de los últimos avances en IA. Sigue a influyentes profesionales de la IA en Twitter, lee artículos de investigación sobre IA y escucha podcasts relacionados con la IA, incluido el propio DataFramed Podcast de DataCamp .

Algunos de los líderes de pensamiento en IA a seguir son Yoshua Bengio, Fei-Fei Li y otros. Obtendrás información sobre temas de actualidad, tecnologías emergentes y la dirección futura de la IA.

También deberías asistir a eventos del sector, ya sean seminarios web en DataCamp, conferencias sobre ciencia de datos e IA, o eventos de networking.

Desarrollar una cartera

Un portafolio sólido que muestre tus habilidades y proyectos puede hacer que destaques entre los demás candidatos. Y lo que es más importante, un proyecto que intente resolver un problema del mundo real impresionará a los jefes de contratación.

Como dijo Nick Singh, autor de Ace the Data Science Interview, en el podcast DataFramed Careers Series,

Tu portafolio debe contener una variedad de proyectos que pongan de relieve tu competencia en herramientas y algoritmos clave de IA. Echa un vistazo a nuestro artículo sobre cómo construir una gran cartera de ciencia de datos para obtener más información y consejos.

Elaborar un currículum eficaz

En la era digital actual, tu currículum no sólo lo leen ojos humanos; también debe pasar por los Sistemas de Seguimiento de Candidatos (ATS). Son programas informáticos automatizados que utilizan muchas empresas para filtrar los currículos que no cumplen determinados criterios. Por lo tanto, es fundamental que adaptes tu currículum para que sea compatible con el ATS y, al mismo tiempo, atraiga la atención de los directores de recursos humanos.

Según Jen Bricker, antigua Jefa del Servicio de Carreras Profesionales de DataCamp:

Por ello, es muy importante estructurar los currículos de la forma más eficaz posible. Puedes leer más sobre cómo elaborar un currículum de científico de datos sobresaliente en otro artículo.

Hazte notar por los directores de recursos humanos

Ser proactivo en las plataformas sociales puede ayudar a atraer la atención de los responsables de contratación. Lawrence, directora ejecutiva de Women in Data, señala en la serie DataFramed Careers que compartir tus proyectos e ideas en LinkedIn o Twitter, participar en comunidades de IA y contribuir a proyectos de código abierto puede aumentar tu visibilidad y mostrar tu pasión por la IA.

Recuerda, introducirse en la IA requiere persistencia, aprendizaje continuo y paciencia. Pero con estos pasos, te estarás preparando para el éxito. ¡Buena suerte con tu viaje de IA!

Cómo dominar las herramientas de IA para empresas

Aunque este artículo se ha centrado principalmente en una comprensión profunda de la IA para los aspirantes a profesionales de la IA, es igualmente crucial que los profesionales de la empresa se familiaricen con las herramientas de la IA. Las herramientas de IA generativa como ChatGPT se están convirtiendo cada vez más en parte integrante de diversas operaciones empresariales.

Además, como mencionó Noelle Silver, Global AI Solutions & Generative AI & LLM Industry Lead de Accenture, en el podcast de DataFramed sobre cómo las organizaciones pueden aprovechar la IA, los Grandes Modelos Lingüísticos están cada vez más integrados en la mayoría de las interfaces de software que los profesionales utilizan a diario.

Más información sobre la IA generativa

En primer lugar, familiarízate con las distintas herramientas de IA que tienes a tu disposición. Existe un amplio espectro de herramientas diseñadas para diversas funciones empresariales, como marketing, ventas, atención al cliente y análisis de datos. Explora el panorama de las herramientas de IA y comprende las capacidades de cada una de ellas. ¿Cómo pueden beneficiar a tu función o a tu empresa?

Por ejemplo, considera nuestro curso Introducción a ChatGPT, que ofrece una comprensión exhaustiva de esta potente herramienta de IA generativa. También tenemos un curso de Introducción a los Conceptos Generativos de la IA que abarca también otras herramientas. 

Aplicar herramientas de IA generativa en el trabajo

Una vez que comprendas las herramientas de IA, el siguiente paso es aplicarlas en tus flujos de trabajo diarios. Tanto si quieres automatizar el análisis de datos, mejorar las interacciones con los clientes o agilizar los procesos empresariales, las herramientas de IA pueden beneficiarte a ti, a tus equipos y a la organización en general.

Hemos recopilado varios recursos que proporcionan orientación práctica sobre cómo utilizar eficazmente las herramientas de IA en tu trabajo:

• Itinerario de habilidades de Fundamentos Empresariales de la IA
• Implantar soluciones de IA en las empresas
• Guía para principiantes de ChatGPT Prompts para marketing Principales consejos y ejemplos
• Introducción a LangChain para Ingeniería de Datos y Aplicaciones de Datos
• Guía para principiantes de la API OpenAI
• Guía para utilizar ChatGPT en proyectos de ciencia de datos
• Cómo ejecutar la difusión estable: Un tutorial sobre IA Generativa
• Curso Trabajar con la API de IA Abierta
• GPT-4.5: Características, acceso, comparación GPT-4o y más
• IA Agenética: Cómo funciona, ventajas, comparación con la IA tradicional
• Claude 3.7 Soneto: Características, acceso, pruebas y más
• Cómo utilizar Sora AI: Una guía con 10 ejemplos prácticos

Aplica la supervisión humana

Aunque las herramientas de IA son increíblemente útiles, no son infalibles. Es importante revisar y editar los resultados generados por estas herramientas. Comprende sus limitaciones y ajusta su uso en consecuencia. Recuerda que estas herramientas están diseñadas para ayudarte, no para sustituir tu toma de decisiones. Es esencial comprender la ética de la IA. 

Del mismo modo, la legislación en torno a la IA está cambiando. La Ley de IA de la UE entró en vigor recientemente, por lo que es esencial que las organizaciones tengan un nivel de conocimientos de IA y cumplan las nuevas leyes. Echa un vistazo a nuestro curso de Fundamentos de la Ley de IA de la UE para ponerte al día.

Dominar las herramientas de IA en la empresa no consiste sólo en comprender la tecnología; consiste en saber cómo aprovecharlas eficazmente para impulsar el éxito en tu función y en tu empresa. Si aprendes, aplicas y perfeccionas su uso, podrás mantenerte a la vanguardia en el mundo empresarial impulsado por la IA.

Mejora tus conocimientos de IA con DataCamp para empresas

Hemos visto que, para integrar eficazmente la IA en las operaciones de tu empresa, es crucial construir una base sólida de conocimientos de IA en todo tu equipo. DataCamp para empresas ofrece un enfoque accesible y estructurado para capacitar a los empleados en IA y ciencia de datos, adaptado específicamente a las necesidades de las empresas. Con DataCamp, tu equipo puede participar en experiencias de aprendizaje personalizadas y prácticas que se centran en las aplicaciones prácticas de las herramientas de IA, garantizando que estén preparados para aplicar estas tecnologías en su trabajo diario.

La plataforma DataCamp ofrece una amplia gama de cursos sobre temas relacionados con la IA, desde introducciones básicas hasta aplicaciones avanzadas, como hemos cubierto anteriormente. También puedes crear baños de aprendizaje personalizados, integrarte en con tu LMS/LXP, y obtener información e informes sobre el impacto de tu formación. Elegir tsta ruta de aprendizaje estructurada garantiza que tu equipo no sólo aprenda la teoría, sino que también adquiera experiencia práctica en la aplicación de herramientas de IA a retos empresariales del mundo real. Puedes solicitar una demostración hoy mismo para iniciar el proceso de mejora de las competencias de tu organización. 

Conclusión

Aprender IA es una actividad gratificante que abre las puertas a un mundo de tecnologías innovadoras y apasionantes oportunidades profesionales. Los conocimientos y la experiencia adquiridos a través de este proceso van más allá de los libros de texto y las conferencias. Implica un ciclo dinámico de aprendizaje, aplicación, experimentación y mejora. Adoptar un enfoque práctico, especialmente a través de cursos y proyectos de IA, acelera el aprendizaje y cultiva habilidades esenciales en la resolución de problemas, el pensamiento crítico y la creatividad.

Si acabas de empezar tu viaje de aprendizaje de la IA, hemos esbozado un montón de recursos útiles para ayudarte a empezar, así como un plan de aprendizaje de ejemplo para algunos de los temas clave que necesitarás dominar en tu camino para llegar a ser competente en inteligencia artificial. Empieza hoy mismo con nuestro Curso Comprender la IA.