Las mejores certificaciones en IA para 2026: Guía para avanzar en tu carrera tecnológica

TL;DR: las mejores certificaciones en IA para 2026

Si buscas una visión general del mercado de la certificación en inteligencia artificial en 2026, consulta nuestro resumen a continuación. Si tienes prisa por empezar, no te pierdas nuestro programa formativo Fundamentos de la IA. 

Las mejores certificaciones en IA en 2026: 

1. Certificación en fundamentos de IA – DataCamp. Para principiantes y profesionales que buscan conocimientos básicos sobre IA.
2. Ingeniero de IA para científicos de datos Asociado – DataCamp. Para científicos de datos que desean pasar a la ingeniería de IA; incluye exámenes cronometrados y prácticos.
3. Científico certificado en inteligencia artificial (CAIS) – EE. UU. II. Diseñado para altos directivos que desean desarrollar habilidades en estrategia de IA.
4. Certificación en Inteligencia Artificial – ARTIBA. Certificación técnica para profesionales de CS/IT que desean desarrollar su carrera profesional en el campo de la IA.
5. Ingeniero asociado de Azure AI – Microsoft. Para programadores que crean e implementan soluciones de IA utilizando herramientas de Azure.
6. Cursos y certificaciones de Jetson AI – Desarrollador de NVIDIA. Aprendizaje práctico basado en proyectos sobre IA e IA periférica utilizando hardware Jetson.
7. Certificado de posgrado en inteligencia artificial – Universidad de Stanford. Programa académico riguroso con posibilidad de obtener créditos para un título de máster.
8. Certificado profesional en machine learning e inteligencia artificial – MIT Professional Education. Experiencia de aprendizaje profunda y personalizable para profesionales con experiencia.

¿Por qué elegir la certificación en IA?

El campo de la inteligencia artificial no solo está creciendo, sino que está experimentando un crecimiento exponencial. El tamaño del mercado de la IA, valorado actualmente en más de 240 000 millones de dólares, se espera que alcance los 738 800 millones de dólares en 2030.​. Este impresionante crecimiento se traduce en una demanda creciente de profesionales cualificados en IA. Tanto si eres principiante en el campo de la ciencia de datos como si eres un profesional con experiencia, las certificaciones en IA pueden impulsar significativamente tu carrera, dotándote de las habilidades y los conocimientos necesarios para mantenerte a la vanguardia en un mercado altamente competitivo.

Explorando las mejores certificaciones en IA para 2026

Ahora que conocemos las ventajas de obtener la certificación en IA, veamos algunas de las opciones disponibles. Estos abarcan una amplia gama de niveles de competencia, trayectorias profesionales y costes, pero todos tienen sus pros y sus contras.

1. Certificación en fundamentos de IA | DataCamp

• Público objetivo: Profesionales que desean validar sus conocimientos básicos sobre IA, incluidos líderes empresariales, aspirantes a profesionales de la IA y equipos que necesitan una comprensión integral de los fundamentos de la IA.
• Habilidades clave cubiertas: Conceptos básicos de IA, fundamentos de machine learning, IA generativa y consideraciones éticas para la implementación de la IA.
• Trayectorias profesionales: Favorece el crecimiento profesional al establecer una base sólida de conocimientos sobre IA, lo que ayuda en la toma de decisiones y la evaluación ética de proyectos relacionados con la IA.
• Experiencia necesaria: No se requiere experiencia en programación; apto para todos los niveles de conocimiento.
• Costo: 25 $ al mes (incluido en la suscripción Premium), plazos flexibles.

2. Certificación de ingeniero de IA para científicos de datos asociados | DataCamp

• Público objetivo: Aspirantes a ingenieros de IA con formación en ciencia de datos que desean validar sus habilidades básicas para puestos de nivel inicial en el desarrollo y la implementación de IA.
• Habilidades clave cubiertas: Gestión de datos, análisis exploratorio, gobernanza de la IA, desarrollo de aplicaciones, MLOps y programación básica de IA en Python.
• Trayectorias profesionales: Ayuda a los profesionales de datos a pasar a la ingeniería de IA mediante la certificación de conocimientos esenciales para crear y gestionar sistemas de IA. Genera credibilidad para funciones relacionadas con el desarrollo de IA, la implementación de modelos y los sistemas de producción.
• Experiencia necesaria: Adecuado para estudiantes con conocimientos básicos de ciencia de datos. Se requiere experiencia en Python, pero no es necesario tener experiencia previa en ingeniería de IA.
• Coste: 25 $ al mes (incluido en la suscripción Premium a DataCamp); la certificación debe completarse en un plazo de 30 días desde la inscripción.

3. Científico certificado en inteligencia artificial | CAIS

• Público objetivo: Profesionales sénior de IA, incluidos gerentes, directores y CXO, con conocimientos técnicos limitados.
• Habilidades clave cubiertas: IA estratégica, flujo de trabajo de IA, seguridad de aplicaciones, IA para negocios y finanzas.
• Trayectorias profesionales: Mejora las habilidades de desarrollo de estrategias y soluciones de IA para la transformación empresarial.
• Experiencia necesaria: No se requieren conocimientos obligatorios de programación.
• Costo: 1195 $, a tu propio ritmo, de 4 a 25 semanas con 8-10 horas de aprendizaje por semana.

4. Certificación en Inteligencia Artificial | ARTIBA

• Público objetivo: Profesionales con títulos en Informática/Tecnologías de la Información o campos relacionados, con requisitos de experiencia laboral variables.
• Habilidades clave cubiertas: Sistemas y aplicaciones de IA y machine learning, modelado de datos, PLN, machine learning, visión artificial, interacciones persona-ordenador.
• Trayectorias profesionales: Puestos de ingeniero de IA y tecnología centrados en diversas aplicaciones y soluciones.
• Experiencia necesaria: Depende de la formación académica; conocimientos de programación imprescindibles para titulados universitarios y másteres.
• Costo: 550 dólares, incluyendo el examen y los recursos de aprendizaje.

5. Microsoft Certified: Ingeniero asociado de Azure AI: certificaciones

• Público objetivo: Profesionales encargados de crear, gestionar e implementar soluciones de IA utilizando Azure AI, que abarcan todas las fases del desarrollo de soluciones de IA.
• Habilidades clave cubiertas: Planificación y gestión de soluciones de IA de Azure, implementación de apoyo a la toma de decisiones, visión artificial, procesamiento del lenguaje natural, minería de conocimientos, inteligencia documental y soluciones de IA generativa.
• Trayectorias profesionales: Ingenieros de IA de Azure con responsabilidades en materia de requisitos, desarrollo, implementación, integración, mantenimiento, ajuste del rendimiento y supervisión de soluciones de IA.
• Experiencia necesaria: Dominio de Python y C#, con conocimientos sobre el portafolio de Azure AI, las opciones de almacenamiento de datos y los principios de IA responsable.
• Precio: 165 dólares.

6. Cursos y certificaciones de Jetson AI | Desarrollador de NVIDIA

• Público objetivo: Adecuado para cualquier persona interesada en la IA y la IA periférica, desde principiantes hasta estudiantes avanzados.
• Habilidades clave cubiertas: Desarrollo de proyectos de IA utilizando NVIDIA Jetson, centrados en machine learning o el aprendizaje profundo y la aceleración por GPU.
• Trayectorias profesionales: Ofrece oportunidades para participar en proyectos e innovaciones relacionados con la inteligencia artificial.
• Experiencia necesaria: Conocimientos básicos de Python y Linux, y capacidad para crear proyectos de código abierto basados en inteligencia artificial.
• Coste: Gratis, aunque el precio del kit para programadores Jetson parte de 149 dólares.

7. Certificado de posgrado en inteligencia artificial | Escuela de Ingeniería de Stanford

• Público objetivo: Profesionales con estudios superiores que buscan una formación avanzada y académicamente rigurosa en IA con la posibilidad de obtener créditos para un título de máster.
• Habilidades clave cubiertas: machine learning, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural, visión artificial, robótica, aprendizaje por refuerzo y modelado probabilístico.
• Trayectorias profesionales: Prepara a los alumnos para desempeñar funciones técnicas avanzadas, dedicarse a la investigación centrada en la IA o asumir puestos de liderazgo en organizaciones impulsadas por la IA.
• Experiencia necesaria: Se requieren sólidos conocimientos de matemáticas y programación; título universitario con una nota media superior a 3,0.
• Coste: entre 19 682 y 24 224 dólares en total; 100 % online con un ritmo flexible de 1 a 3 años.

8. Certificado profesional en machine learning e inteligencia artificial | MIT Professional Education

• Público objetivo: Profesionales técnicos y directivos con más de tres años de experiencia en campos como la informática, la ingeniería o la estadística que desean adquirir conocimientos prácticos sobre inteligencia artificial.
• Habilidades clave cubiertas: Machine learning, aprendizaje profundo, PLN, aprendizaje por refuerzo, estrategia de IA, ética e implementación en ámbitos como la sanidad, la robótica y el diseño.
• Trayectorias profesionales: Prepara a los profesionales para liderar o apoyar iniciativas de IA, aplicar métodos de vanguardia en la industria e impulsar la transformación digital.
• Experiencia necesaria: Licenciatura en un campo técnico y experiencia laboral relevante; se recomienda tener conocimientos de programación y análisis.
• Coste: Varía según el curso (entre 2500 y 4700 dólares cada uno) + 325 dólares de tasa de inscripción; completa más de 16 días de cursos en un plazo de 36 meses.

Comparación de las principales certificaciones en IA

En la tabla siguiente, hemos comparado las características principales de cada una de las certificaciones de IA que hemos analizado: 

Certificación en IA frente a certificado

Lo primero que hay que tener en cuenta es la diferencia entre los certificados de IA y la certificación. Aunque a menudo se utilizan indistintamente, existen algunas diferencias significativas entre ambos.

Las certificaciones en IA suelen ser otorgadas por organismos profesionales o instituciones educativas y conllevan un riguroso proceso de evaluación. Para obtener la certificación, normalmente se exige a los candidatos que aprueben un examen o una serie de exámenes que evalúan sus conocimientos y habilidades en áreas específicas de la IA.

Un ejemplo de certificado de Python de DataCamp, diferente de una certificación.

Por otro lado, los certificados de IA suelen ser logros educativos que indican la finalización de un curso o una serie de cursos en un área específica.

Un ejemplo de la certificación Python de DataCamp.

Ambos son útiles y pueden demostrar tu experiencia y habilidades. La elección entre ambas opciones depende de tus objetivos profesionales, tu nivel de conocimientos actual y el tiempo y los recursos que puedas dedicar a tu formación. Si deseas consolidar tu experiencia y obtener una ventaja competitiva en el mercado laboral, una certificación en IA podría ser la opción adecuada. Sin embargo, si deseas ampliar tus conocimientos o explorar un nuevo ámbito dentro de la IA, un certificado en IA podría ser una opción más adecuada y flexible.

Guía paso a paso para elegir la certificación de IA adecuada

Ahora que ya tienes una idea de algunas de las opciones disponibles, es hora de pensar cuál es la más adecuada para ti. Esto es lo que debes tener en cuenta a la hora de elegir una certificación en IA:

Identificar tus objetivos profesionales y tu nivel de habilidades

El proceso comienza con una comprensión clara de tus aspiraciones profesionales y tu experiencia actual. Reflexiona sobre tus objetivos profesionales, ya sea ascender a un puesto de liderazgo, especializarte en un campo específico de la IA o orientarte hacia una carrera en ciencia de datos. Igualmente importante es evaluar tus habilidades actuales en IA y ámbitos relacionados. Esta autoevaluación te ayuda a seleccionar una certificación que se ajuste a tu trayectoria profesional y que complemente tu nivel actual de conocimientos y experiencia.

Análisis del contenido del curso y reconocimiento del sector

Al seleccionar una certificación en IA, examina detenidamente el contenido del curso para asegurarte de que se ajusta tanto a tus objetivos profesionales como a las últimas tendencias del sector. Lo ideal es un plan de estudios completo que equilibre los conocimientos teóricos con las aplicaciones prácticas. Además, ten en cuenta el reconocimiento de la certificación dentro del sector. Opta por programas que cuenten con el reconocimiento de profesionales y organizaciones del campo de la IA, ya que estos te permitirán mejorar tu empleabilidad y te abrirán mejores oportunidades profesionales.

Consideraciones sobre el compromiso de tiempo y la inversión financiera

Los aspectos prácticos de obtener una certificación en IA, como la inversión de tiempo y dinero, son factores cruciales a la hora de tomar una decisión. Evalúa el tiempo que debes dedicarle y piensa si puedes compaginarlo con tus responsabilidades profesionales y personales. Desde el punto de vista financiero, ten en cuenta tanto el coste inmediato como los posibles beneficios a largo plazo. Aunque algunas certificaciones pueden ser caras, su valor para avanzar en tu carrera profesional podría justificar la inversión. Explora las opciones de ayuda financiera o los programas patrocinados por tu empresa para aliviar las preocupaciones relacionadas con los costos.

Preparación para la certificación en IA con DataCamp

Para obtener una certificación en IA es necesario combinar conocimientos básicos, técnicas de estudio estratégicas y el uso de los recursos adecuados. DataCamp ofrece un completo conjunto de cursos para ayudarte a prepararte de forma eficaz.

Requisitos previos y conocimientos básicos necesarios

Las certificaciones en IA suelen exigir una base sólida en matemáticas y estadística, lo cual es fundamental para comprender los conceptos de IA, especialmente en áreas como machine learning y el aprendizaje profundo. Los conceptos matemáticos básicos, como el álgebra lineal, el cálculo y la probabilidad, son esenciales, ya que a menudo se aplican en los algoritmos de IA.

Del mismo modo, es fundamental tener un conocimiento básico de estadística para interpretar los datos y obtener información esencial para las aplicaciones de IA. Igualmente importante es tener una mentalidad proactiva y ganas de aprender, dada la rápida evolución del campo.​.

DataCamp ofrece cursos que pueden ayudar a desarrollar estas habilidades básicas. En cuanto a matemáticas, el tutorial «Desmitificando conceptos matemáticos para el aprendizaje profundo» y el curso «Álgebra lineal para la ciencia de datos en R» cubren conceptos esenciales. En estadística, el programa «Fundamentos de estadística con Python» proporciona una base sólida sobre los principios estadísticos y su aplicación en Python.​.

Consejos y recursos de estudio para un aprendizaje eficaz

Si estás estudiando para obtener una certificación en IA, con los cursos y recursos de DataCamp podrás prepararte de forma sistemática para tus exámenes, lo que te garantizará un conocimiento completo tanto de los aspectos teóricos como prácticos de la IA.

• Desarrollar habilidades de programación: El dominio de lenguajes de programación como Python y R es fundamental para implementar conceptos de IA. Los programas de programación en Python y R de DataCamp son excelentes recursos para desarrollar y perfeccionar estas habilidades.​.
• Manipulación de datos maestros: Las habilidades de manipulación de datos son fundamentales en la IA, ya que permiten preparar y transformar los datos para su análisis. Cursos como «Manipulación de datos con Python» y «Manipulación de datos con R» programados proporcionan experiencia práctica en estas áreas.​.
• Comprender los fundamentos de la ciencia de datos: Un sólido conocimiento de los conceptos de la ciencia de datos es fundamental para la IA. DataCamp ofrece programas profesionales para científicos de datos con Python y científicos de datos con R, que cubren de forma exhaustiva las habilidades necesarias en ciencia de datos.​.
• Aprende sobre machine learning: Dado que la IA depende en gran medida del machine learning, es fundamental comprender sus fundamentos. Nuestro programa «Fundamentos del machine learning con Python» y otros cursos similares en R proporcionan una base sólida sobre los conceptos y técnicas del machine learning.​.
• Practica con regularidad: Aplica lo que aprendas en situaciones y proyectos reales para reforzar tus conocimientos y habilidades. Echa un vistazo a nuestra lista de proyectos de IA para ayudarte en tu camino.
• Mantente al día: La IA es un campo en rápida evolución. Sigue regularmente las noticias y blogs relacionados con la IA y participa en foros para estar al día de las últimas novedades.

Nuestra hoja de referencia sobre machine learning puede servirte de ayuda como referencia rápida mientras repasa.

Reflexiones finales

Las certificaciones en IA se han convertido en algo más que simples reconocimientos educativos; son puertas de acceso a carreras profesionales prósperas en un campo en rápida expansión. Tanto si eres un profesional con experiencia como si eres un recién llegado, es fundamental comprender las diferencias entre las certificaciones y los certificados de IA y seleccionar el más adecuado.

El mercado de la IA, preparado para un crecimiento exponencial, abre un sinfín de oportunidades para quienes cuentan con las habilidades y los conocimientos adecuados. Tras analizar detenidamente tus objetivos profesionales, tu nivel de habilidades, el contenido del curso, el reconocimiento del sector y tus compromisos prácticos, podrás encontrar una certificación que se ajuste perfectamente a tus aspiraciones profesionales.

La amplia gama de cursos y recursos de DataCamp te ofrece una base sólida para tu camino hacia la certificación en IA, proporcionándote las herramientas necesarias para destacar en este dinámico campo. Con la IA dando forma al futuro, ahora es el momento de aprovechar estas oportunidades e impulsar tu carrera hacia nuevas cotas. Empieza hoy mismo con nuestro programa de certificación en Fundamentos de IA. Si ya tienes conocimientos básicos, considera la certificación asociada de ingeniero de IA para científicos de datos.