¿Qué puedo estudiar para trabajar en IA?

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una de las tecnologías con mayor impacto en la actualidad. Está presente en herramientas cotidianas, en procesos empresariales y en sectores tan diversos como la medicina, la educación, la industria o las finanzas. Si alguna vez te has preguntado qué estudiar para trabajar en IA, estás en el lugar adecuado.

Trabajar en inteligencia artificial implica combinar tecnología, datos y capacidad de análisis, y no existe una única carrera que te lleve directamente a ello. En este artículo vamos a ver qué estudiar para trabajar en IA, qué carreras universitarias están más relacionadas con este campo y qué tipo de salidas profesionales ofrece cada una. ¡Empezamos!

Capacidades y competencias para trabajar con IA

Trabajar en el ámbito de la inteligencia artificial requiere algo más que conocimientos técnicos aislados. Es un sector en el que se combinan la programación, el análisis matemático y la capacidad de interpretar datos, pero también la colaboración entre profesionales de distintos ámbitos y una reflexión constante sobre el impacto social y ético de la tecnología. Por eso, un profesional de la IA necesita un perfil equilibrado, capaz de unir rigor técnico, pensamiento crítico y responsabilidad.

Las principales competencias que definen este perfil son:

• Programación y razonamiento computacional. Saber programar y entender cómo descomponer problemas complejos en soluciones algorítmicas es la base de cualquier trabajo en inteligencia artificial.
• Bases matemáticas y estadísticas. La comprensión de conceptos como probabilidad, estadística y álgebra lineal es clave para entender cómo funcionan los modelos de IA y evaluar sus resultados.
• Análisis de datos y pensamiento crítico. La IA se alimenta de datos, pero interpretar correctamente la información, detectar errores y valorar la fiabilidad de los resultados es tan importante como crear el modelo.
• Aprendizaje continuo y adaptación. La rápida evolución del sector obliga a mantenerse actualizado y a aprender nuevas herramientas y enfoques de forma constante.
• Trabajo en equipo y ética profesional. La mayoría de proyectos de IA son colectivos y tienen impacto social, por lo que saber colaborar con otros perfiles y actuar de manera responsable es imprescindible.

Qué estudiar para trabajar en IA

Antes de entrar en detalle en las distintas carreras universitarias, es importante aclarar una duda muy habitual entre los estudiantes: no existe un único camino académico para estudiar para trabajar en IA. La inteligencia artificial es un ámbito transversal que combina tecnología, matemáticas, análisis de datos y conocimiento aplicado a sectores muy diversos. Por eso, acceder a este sector se puede hacer desde diferentes grados universitarios, siempre que luego se pueda completar la formación especializándose en Inteligencia Artificial y experiencia práctica.

A continuación, repasamos las principales carreras que permiten estudiar para trabajar en IA, explicando qué aporta cada una, cómo se relaciona con la inteligencia artificial y qué salidas profesionales ofrece dentro de este campo en pleno crecimiento.

Ingeniería Informática

Ingeniería Informática es una de las opciones más habituales para estudiar para trabajar en IA. Durante la carrera aprenderás a programar, a crear algoritmos y a entender cómo funcionan los ordenadores y las aplicaciones por dentro. Es una formación muy completa que te da una base sólida para moverte en casi cualquier área tecnológica.

La inteligencia artificial suele aparecer en asignaturas específicas o en materias relacionadas con el aprendizaje automático y el análisis de datos. Con este perfil, es habitual trabajar desarrollando aplicaciones con IA, entrenando modelos o creando sistemas inteligentes. Las salidas más comunes están relacionadas con el desarrollo de software con IA, machine learning o tecnologías como la visión artificial y el procesamiento del lenguaje.

Ingeniería del Software

Esta carrera está pensada para quienes quieren crear aplicaciones bien estructuradas y escalables. No se centra solo en programar, sino en cómo diseñar proyectos grandes, trabajar en equipo, mantener sistemas que funcionen de forma fiable, garantizar la calidad del software y crear sistemas robustos y escalables.

En relación con la IA, este grado es clave para convertir los modelos en productos reales. Aunque no profundiza tanto en la parte matemática, sí es fundamental para integrar la inteligencia artificial en plataformas, apps o servicios empresariales. Las salidas laborales suelen estar vinculadas al desarrollo de productos con IA y a la implantación de soluciones inteligentes en empresas: ingeniero de software especializado en IA, desarrollador de plataformas con modelos inteligentes, integrador de sistemas de machine learning y responsable de despliegue de soluciones de IA en empresas.

Ciencia de Datos

El grado en Ciencia de Datos está directamente orientado al análisis de grandes volúmenes de información. Combina programación, estadística, matemáticas y visualización de datos para extraer conocimiento útil a partir de datos reales. La inteligencia artificial es un eje central de esta carrera, ya que muchos modelos de IA se basan en técnicas de aprendizaje automático aplicadas a datos.

En Ciencia de Datos, se aprende a entrenar modelos predictivos, evaluar resultados y mejorar su rendimiento. Las salidas profesionales más habituales son data scientist, especialista en modelos predictivos o analista de machine learning aplicado a sectores como la salud, el marketing o las finanzas.

Matemáticas

El grado en Matemáticas no está centrado en la tecnología como tal, pero es una de las bases más importantes de la inteligencia artificial. Durante la carrera se trabajan conceptos como probabilidad, álgebra y optimización, que están detrás del funcionamiento de los algoritmos de IA.

Aunque la programación no siempre es el eje principal del grado, muchos matemáticos la incorporan durante la carrera o en formaciones posteriores. En el ámbito de la IA, su papel es fundamental, los matemáticos son perfiles muy valorados para diseñar y mejorar modelos de inteligencia artificial.. Las salidas laborales relacionadas con la IA incluyen investigador en inteligencia artificial, científico de datos avanzado, especialista en modelos matemáticos para machine learning o analista de algoritmos.

Estadística

La Estadística es una carrera muy enfocada al análisis riguroso de datos y a la toma de decisiones basadas en información. Aquí aprendes a trabajar con datos reales, a interpretar resultados y a medir la fiabilidad de los modelos. En inteligencia artificial, la estadística es clave para entrenar modelos, evaluar su precisión y evitar errores como el sobreajuste.

Esta carrera tiene una aplicación práctica en IA aplicada, especialmente en entornos empresariales y científicos. Entre las salidas laborales destacan analista de datos, especialista en modelos predictivos, científico de datos con perfil estadístico y experto en validación de sistemas de inteligencia artificial.

Ingeniería Matemática

Ingeniería Matemática combina el rigor teórico de las matemáticas con su aplicación práctica en problemas reales. A lo largo del grado se trabajan modelos matemáticos, simulación, optimización y programación. Esta combinación resulta especialmente valiosa en inteligencia artificial, donde es clave poder entender tanto la teoría como su aplicación en sistemas reales.

Este perfil encaja muy bien en inteligencia artificial, ya que permite entender cómo funcionan los modelos y cómo optimizarlos. Las salidas laborales relacionadas con la IA suelen estar vinculadas al desarrollo de algoritmos, machine learning y análisis de sistemas inteligentes.

Ingeniería de Telecomunicaciones

Esta carrera se centra en la transmisión, procesamiento y gestión de la información. Los que la cursan, adquieren conocimientos sobre señales, redes, sistemas digitales y comunicaciones. En el ámbito de la inteligencia artificial, estos conocimientos son muy útiles en áreas como el procesamiento de voz, la visión artificial, los sistemas autónomos y el Internet de las cosas.

La IA se aplica para mejorar la eficiencia, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones en sistemas de comunicación. Las salidas laborales vinculadas a la IA incluyen especialista en procesamiento de señales con IA, ingeniero en sistemas inteligentes conectados y desarrollador de soluciones de IA para redes y comunicaciones.

Ingeniería Electrónica (Robótica)

Estas dos carreras, tanto Ingeniería Electrónica como Robótica, están orientadas a crear máquinas y sistemas que interactúan con el mundo real. Se trabaja con sensores, automatización y control, y la inteligencia artificial se utiliza para que las máquinas puedan tomar decisiones y aprender.

Es un perfil clave en robótica, vehículos autónomos, domótica y automatización industrial. Las salidas laborales relacionadas con la IA incluyen ingeniero en robótica inteligente, desarrollador de sistemas autónomos, especialista en control inteligente y diseñador de dispositivos con IA integrada.

Bioinformática, Biotecnología o Ingeniería Biomédica

Estas carreras combinan ciencias de la vida con tecnología. Aquí, aprenderás a trabajar con datos biológicos, procesos médicos o sistemas relacionados con la salud. La inteligencia artificial se utiliza para analizar grandes volúmenes de datos genéticos, mejorar diagnósticos, desarrollar modelos predictivos en medicina o personalizar tratamientos.

En este ámbito, la IA tiene un enorme potencial de crecimiento. Las salidas laborales incluyen especialista en IA aplicada a la salud, analista de datos biomédicos, desarrollador de sistemas inteligentes para diagnóstico y perfiles de investigación en biotecnología y medicina computacional.

Como has podido ver a lo largo del artículo, no existe una única carrera “oficial” para trabajar en inteligencia artificial. La IA se apoya en muchos campos distintos y necesita perfiles muy variados, desde quienes programan y analizan datos hasta quienes aplican esta tecnología en la salud, la industria o la investigación. Por eso, las opciones para estudiar son amplias y dependen en gran medida de tus intereses, tus habilidades y el tipo de trabajo que te gustaría desempeñar.

Lo más importante es elegir una formación que encaje contigo y que te permita construir una base sólida, sabiendo que la especialización en inteligencia artificial suele llegar después, a través de másteres, cursos y experiencia práctica.

La IA está presente en casi todos los sectores y seguirá creciendo en los próximos años, así que el camino que elijas hoy puede abrirte muchas más puertas de las que imaginas. Mantén la curiosidad, sigue aprendiendo y encuentra tu propio lugar dentro de este campo en constante evolución.

Preguntas frecuentes sobre qué estudiar para trabajar en IA

¿Existe una carrera universitaria específica de inteligencia artificial?

No. Aunque cada vez hay más grados y másteres especializados, la mayoría de profesionales de la IA provienen de carreras como informática, ciencia de datos, matemáticas, estadística o distintas ingenierías. La especialización en IA suele llegar después del grado, a través de formación específica y experiencia práctica.

¿Es necesario saber matemáticas para trabajar en IA?

Sí, las matemáticas son una parte importante de la inteligencia artificial, especialmente la estadística, la probabilidad y el álgebra lineal. El nivel necesario depende del tipo de puesto, pero incluso en perfiles más aplicados es importante entender cómo funcionan los modelos.

¿Hace falta saber programar para trabajar en inteligencia artificial?

En la mayoría de casos, sí. La programación es una herramienta básica para desarrollar, entrenar o integrar modelos de IA. Lenguajes como Python son muy habituales en este ámbito, aunque el nivel de programación puede variar según el perfil profesional.

¿Qué carrera tiene más salidas laborales en inteligencia artificial?

No hay una única respuesta. Carreras como Ingeniería Informática, Ciencia de Datos o Matemáticas suelen tener muchas salidas, pero lo más determinante es la especialización posterior y la experiencia práctica. Dos personas con la misma carrera pueden tener trayectorias muy distintas dentro de la IA.

¿Es mejor estudiar un grado general y luego especializarse en IA?

En la mayoría de casos, sí. Un grado con una base amplia permite entender mejor el contexto y adaptarse a distintos roles. Después, la especialización en inteligencia artificial ayuda a orientar el perfil profesional hacia un área concreta.

¿La inteligencia artificial tiene futuro laboral?

Todo apunta a que sí. La IA ya se utiliza en muchos sectores y su presencia seguirá aumentando. Esto implica una demanda constante de profesionales capaces de desarrollar, aplicar y supervisar sistemas de inteligencia artificial.

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