La inteligencia artificial está transformando la sociedad con rapidez. Con el auge de herramientas como ChatGPT, millones de personas han descubierto el poder de la IA, lo cual hace necesario preguntarse: ¿Qué estudios conviene seguir para especializarse en este ámbito?
“El 68% de los docentes universitarios ya ha incorporado herramientas de IA en la elaboración de sus clases o evaluación de tareas. Lo que demuestra que la inteligencia artificial ha dejado de ser una novedad para convertirse en una herramienta de uso cotidiano en la educación superior”, sostiene Patricia Paulet, subdirectora académica de las Facultades de Ingeniería y Tecnología de IDAT.
¿Qué carreras pueden allanar el camino hacia la IA?
Aunque el interés por la IA creció con ChatGPT, pocos tienen claro cómo adentrarse profesionalmente en ella. En el Perú, algunas empresas ya la emplean como núcleo de sus operaciones; otras la ven como una oportunidad en evaluación. Pero la barrera es el desconocimiento: muchos aún desconfían o no saben por dónde iniciar.
Institutos y universidades peruanas han anunciado programas de Ingeniería en Inteligencia Artificial, pero los especialistas insisten en que no basta con eso: recomiendan seguir primero carreras más tradicionales que sirvan de base para luego enfocarse en IA. Las disciplinas sugeridas suelen ser:
● Matemáticas
● Ciencias de la computación / programación
● Ingeniería informática
● Ingeniería de sistemas
● Física
● Robótica
● Bioinformática
Estas áreas aportan fundamentos clave: estadística, álgebra lineal, lógica computacional y manejo de datos, esenciales para algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales.
El contexto peruano frente a la IA
En Latinoamérica, la adopción de IA enfrenta desigualdades tecnológicas, escasa regulación y brechas en infraestructura. En ese escenario, las competencias adquiridas en una carrera STEM (ciencia, tecnología, ingeniería, matemática) dan solidez para luego especializarse en IA.
“Según estudios en el Perú, un 74.4% de estudiantes declara usar IA en sus labores académicas. Este dato evidencia que el acceso no es el principal obstáculo, sino la correcta formación sobre su uso”, indica Paulet.
¿Son obligatorias las matemáticas?
No es necesario que todos los expertos en IA sean matemáticos puros, pero sí que tengan dominio conceptual de ciertas ramas: álgebra lineal, cálculo, optimización, probabilidad y estadísticas. Estas sirven de fundamento para entender modelos de machine learning, redes neuronales, validación cruzada y más.
La programación (por ejemplo en Python) completa ese perfil técnico, pero sin un soporte teórico sólido, es difícil progresar hacia niveles intermedios y avanzados de investigación o aplicación seria.
Así, alguien con base en matemáticas o física puede transitar hacia IA de manera rápida y fácil, siempre que desarrolle competencias en programación y ciencia de datos.
Caminos de especialización y recomendaciones finales
Para quien ya está en una carrera afín, estos son pasos prácticos:
- Tomar cursos online (MOOCs) en IA, aprendizaje automático, redes neuronales y ética digital.
- Realizar proyectos personales con datos reales (por ejemplo, Kaggle).
- Participar en congresos, hackatones o grupos de investigación.
- Optar por maestrías o diplomados en ciencia de datos o IA.
- Mantenerse activo en comunidades académicas y científicas.
