Con el inicio de curso, muchas personas me habéis preguntado: “¿Qué formación en Inteligencia Artificial puedo hacer ahora?”. La oferta es enorme — desde cursos gratuitos hasta másteres internacionales — y no siempre es fácil saber por dónde empezar.
En este artículo comparto una guía práctica de formación en IA dividida en tres perfiles:
- Profesionales no tecnológicos que quieren aplicar IA en su sector.
- Profesionales tecnológicos que quieren integrar IA en su día a día.
- Expertos en datos y Machine Learning que quieren dar un salto más.
Nivel 1: Profesionales no tecnológicos
«Quiero entender la IA y aplicarla en mi profesión, sin programar.»
Qué vas a conseguir
- Comprender conceptos clave (qué es un modelo, qué es un sesgo, qué aplicaciones tiene).
- Usar herramientas de IA en tu sector (marketing, salud, educación, RRHH…).
- Colaborar mejor con equipos técnicos.
Cursos recomendados
- Elements of AI – gratuito, en español, ideal como primera toma de contacto.
- Curso de Inteligencia Artificial – Fundación Telefónica – práctico y accesible.
- Curso Universitario de Iniciación a la IA – UOC – online, con certificación académica.
- Curso Universitario en IA para los negocios – Universidad Europea – modalidad online, centrado en aplicaciones prácticas para empresas.
Mi recomendación: empieza con un curso gratuito para probar, y si te engancha, avanza a un curso universitario breve.
Nivel 2: Profesionales tecnológicos
«Sé programar y quiero integrar IA en mis proyectos.»
Qué vas a conseguir
- Usar librerías de IA (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
- Llamar a APIs de IA y conectarlas con tus proyectos.
- Construir pequeños modelos y soluciones en producción.
Cursos recomendados
- Machine Learning with Python – MITx (edX) – clásico, con proyectos prácticos.
- Professional Certificate en Machine Learning & AI – MIT Professional Education – certificado de prestigio.
- CS229: Machine Learning – Stanford Online – probablemente el curso más famoso de ML.
- Especializaciones en IA – edX / Coursera – temáticas variadas, flexibles y escalables.
- Máster en Inteligencia Artificial Online – Universidad Europea
- Duración: 12 meses (60 ECTS)
- Modalidad: 100 % online (clases en directo, exámenes y TFM online)
- Inicio próximo: 27 de octubre de 2025
Mi recomendación: combina un curso online internacional (MIT/Stanford) con un máster oficial como el de la Universidad Europea si buscas una formación más estructurada y reconocida.
Nivel 3: Expertos en datos & Machine Learning
«Ya trabajo en datos y quiero especializarme en lo más avanzado.»
Qué vas a conseguir
- Diseñar arquitecturas de vanguardia.
- Liderar equipos y proyectos complejos.
- Profundizar en subáreas punteras: NLP, visión por computador, RL, IA generativa…
Programas recomendados
- MicroMasters MIT – posgrado online con módulos avanzados en Data Science y estadística.
- AI Graduate Certificate – Stanford – formación de nivel avanzado con enfoque investigador.
- Cursos avanzados en edX / Coursera – deep learning, transformers, reinforcement learning.
- Másteres oficiales en IA en España (UAM, UVa, UPV, etc.), con tesis o componente investigador.
- Doctorados o summer schools (NeurIPS, ICML, ELLIS).
Mi recomendación: en este nivel, lo importante no es acumular cursos, sino generar impacto: proyectos propios, publicaciones, open source.
Cómo elegir bien tu formación
Antes de matricularte, hazte estas preguntas:
- ¿Quiero aprender a usar IA o a desarrollarla?
- ¿Busco un curso corto o un máster completo?
- ¿Necesito un título oficial o me basta con un certificado reconocido?
- ¿Cuánto tiempo puedo dedicar cada semana?
Conclusión
La inteligencia artificial no es el futuro, es el presente. La diferencia está en cómo eliges formarte:
- Si eres no tecnológico: empieza ligero y accesible.
- Si eres técnico: apunta a cursos aplicados y un máster oficial si quieres reconocimiento.
- Si eres experto en datos: busca especialización y visibilidad a través de proyectos.
Sea cual sea tu punto de partida, lo importante es dar el primer paso este curso. Y recuerda: la IA es una disciplina viva, evoluciona cada mes, así que tu aprendizaje también debe hacerlo.
@noeliagorod | AI & Data Insights 