La proliferación de cursos y recursos sobre Inteligencia Artificial (IA) puede confundir a quienes desean iniciarse o profundizar en este conjunto de tecnologías, incluyendo el Machine Learning, el Reconocimiento del Lenguaje Natural y la IA Generativa.
Equilibrio entre teoría y práctica
- Álvaro Echeverría, director ejecutivo de SimpliRoute y especialista en ciencia de datos e inteligencia artificial, sugiere buscar un equilibrio entre la teoría y la práctica.
- Para una base conceptual sólida sin complejidades técnicas, Echeverría recomienda cursos gratuitos de instituciones prestigiosas como Stanford y el MIT.
- Quienes buscan algo más formal pueden optar por programas de posgrado en universidades mexicanas e internacionales, como el Tec de Monterrey o la Universidad de Chile.
Especialización y certificaciones
Maximiliano Giacri, cofundador y director ejecutivo de Nubiral, y Alfonso León, country manager en México, enfatizan la importancia de especializarse y obtener certificaciones.
- Giacri sugiere adquirir competencias específicas para diferenciarse como talento.
- León recomienda aprender de fuentes reconocidas, como Google, Microsoft o AWS, y evitar proveedores sin base técnica comprobada.
IA en la educación
Belén Correa, directora de TurnitIn en América Latina, destaca la importancia de seleccionar herramientas de IA fáciles de integrar en el flujo laboral.
- Correa aconseja elegir cursos que se adapten al contexto y necesidades específicas del usuario.
- Al seleccionar un curso de IA, es fundamental considerar la aplicabilidad en situaciones reales y la facilidad de integración con otras herramientas profesionales.
