Formación en Al: la importancia de los cursos de IA universitarios

La formación en inteligencia artificial es clave para el futuro de la educación. ¡Descubre cómo las universidades están adoptando estas tecnologías! 

Índice de Contenido

1. La importancia de la formación en Inteligencia Artificial en la educación superior
   1.2 Ventajas de integrar cursos de inteligencia artificial en tus planes académicos universitarios
2. Cursos de IA en la enseñanza universitaria: desafíos clave
3. Competencias indispensables en la formación universitaria en IA
4. Estrategias para integrar cursos universitarios en IA
5. ¿Sabes qué están haciendo las universidades líderes en formación en IA alrededor del mundo?
6. Pearson Higher Education: herramientas adaptadas al mundo de la Inteligencia Artificial

La formación en inteligencia artificial (IA) se refiere a los cursos y planes de capacitación que brindan a los estudiantes los conocimientos y habilidades necesarias para desarrollar, implementar y utilizar tecnologías de IA. Esta formación abarca desde el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales hasta la comprensión de la ética en la IA. No solo prepara a los profesionales para roles como ingenieros de IA, científicos de datos o especialistas en robótica, también capacita a los empleados para integrar la IA en sus y organizaciones y tareas cotidianas.

¿Vale la pena integrar cursos de IA universitarios en tu institución? Sí: la IA está moldeando cómo nos comunicamos, trabajamos, investigamos y tomamos decisiones. Ya es una tecnología indispensable en prácticamente todos los sectores y, por ende, en todo tipo de carreras profesionales. Por ello, no se trata solo de formar expertos en inteligencia artificial, sino de integrar su comprensión y aplicación en una amplia variedad de disciplinas, desde la ingeniería hasta la medicina, la economía y las ciencias sociales.

De acuerdo con el AI Index Report 2025 de la Universidad de Stanford, la educación en ciencias computacionales está creciendo a nivel global.  En Estados Unidos, el número de egresados con licenciaturas en informática creció un 22% en la última década. Actualmente, dos tercios de los países ya ofrecen —o planean ofrecer— programas de computación en la educación básica y media, lo que representa el doble de los que lo hacían en 2019. Aunque persisten brechas en cuanto a acceso y preparación.

¿Cómo puedes garantizar que tus estudiantes reciban la mejor formación en inteligencia artificial? Hoy exploraremos la importancia de la IA en la enseñanza universitaria, los retos que enfrentan las universidades y las mejores estrategias para integrar el aprendizaje de esta tecnología en tus programas educativos de manera efectiva. 

La importancia de la formación en Inteligencia Artificial en la educación superior

El concepto de inteligencia artificial existe desde finales de la Segunda Guerra Mundial, y durante medio siglo, científicos y escritores de ciencia ficción estuvieron obsesionados con su potencial. Sin embargo, no fue hasta la década de los ochenta que sus primeras aplicaciones prácticas comenzaron a surgir. En los dosmiles quedó claro que los asistentes virtuales revolucionarían la vida diaria y tan solo en 2024 la adopción de la IA generativa a nivel empresarial creció en un 20%, pasando del 55% al 75%.

El Foro Económico Mundial (WEF) estima que la automatización podría eliminar más de 85 millones de empleos en el futuro inmediato. Sin embargo, también se espera la creación de aproximadamente 97 millones de nuevos puestos laborales relacionados con esta tecnología, lo que subraya la urgencia de que empresas y trabajadores se adapten a esta nueva realidad. Por ello, la formación en inteligencia artificial ya es una prioridad para las universidades. Estas juegan un papel fundamental en la formación de profesionales capaces de aplicar la IA de manera ética y estratégica en sus respectivas disciplinas. 

De hecho, de acuerdo con el reporte de Stanford, el 81% de los docentes de K–12 considera que los cursos de inteligencia artificial debería incluirse desde educación básica. Sin embargo, el auge de la IA ocurrió tan rápido que muchas instituciones no la entienden del todo ni saben aprovechar su potencial. 

Si bien la informática y la ingeniería siguen siendo las principales áreas en donde se desarrolla, la inteligencia artificial tiene aplicaciones en casi todas las disciplinas. Veamos tan solo algunos ejemplos:

• Marketing y negocios: Segmentación avanzada de clientes, predicción de tendencias y optimización de campañas publicitarias.
• Educación: Plataformas de aprendizaje personalizadas, chatbots educativos y sistemas de evaluación automática.
• Finanzas: Detección de fraudes y análisis predictivo para inversiones.
• Medicina: Diagnóstico asistido por IA, desarrollo de tratamientos personalizados y automatización de análisis clínicos.
• Manufactura: Mantenimiento predictivo de maquinaria, automatización de líneas de producción, optimización de la cadena de suministro.
• Recursos Humanos: Cribado automatizado de currículums y entrevistas con chatbots.
• Sector energético: Gestión eficiente del consumo energético y automatización de funciones.

Como puedes ver, la formación en Inteligencia Artificial debe integrarse como una competencia esencial en los planes de estudio de diversas disciplinas, en lugar de ser solamente parte de las carreras técnicas.

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Ventajas de integrar cursos de inteligencia artificial en tus planes académicos universitarios

Sabemos que integrar cursos de inteligencia artificial para estudiantes o incluso un centro de aprendizaje de IA puede parecer un gran reto, pero no pierdas de vista que aporta múltiples beneficios tanto para tus estudiantes como para tu institución. 

En primer lugar, los egresados que han tomado cursos y certificaciones en IA tienen una gran ventaja competitiva en el mercado laboral, ya que muchas empresas buscan profesionales capaces de aplicar estas herramientas. Además, la IA no solo está cambiando los empleos actuales, está creando nuevas oportunidades laborales en campos emergentes, y tus alumnos pueden ser los primeros en aprovecharlas. 

La formación en inteligencia artificial posiciona a tu universidad como un referente para miles y miles de estudiantes que sueñan con un mejor futuro, y que son apasionados de la innovación y el progreso. Además, con planes de estudio en IA, le será mucho más fácil a tu institución generar alianzas estratégicas con empresas que ya están explorando las posibilidades de esta tecnología, mejorando aún más tu reputación, tu capacidad de brindar un aprendizaje experiencial y la empleabilidad de tus egresados. 

Cursos de IA en la enseñanza universitaria: desafíos clave

A pesar del creciente impacto de la inteligencia artificial en múltiples industrias, muchas universidades aún no cuentan con programas especializados que aborden esta disciplina de manera integral. En muchos casos, los contenidos sobre IA se limitan a materias optativas o acceso a cursos de inteligencia artificial online dentro de carreras técnicas, lo que impide que los estudiantes de otras áreas accedan a este conocimiento de manera estructurada.

La formación en inteligencia artificial debe diseñarse para garantizar que los estudiantes reciban una preparación sólida y actualizada en esta disciplina, y la falta de docentes con experiencia en IA es otro gran obstáculo. Muchos profesores no han recibido formación adecuada y pueden sentirse inseguros sobre cómo abordar esta tecnología en sus clases o evaluar el desempeño de los estudiantes en este campo.

La enseñanza de inteligencia artificial también requiere acceso a software especializado, infraestructura computacional y grandes volúmenes de datos para entrenamiento de modelos, lo que representa una inversión significativa. No todas las universidades tienen los recursos suficientes para implementar laboratorios de IA o proporcionar a los estudiantes acceso a plataformas de computación en la nube.

Finalmente, la formación en Inteligencia Artificial plantea preocupaciones éticas y debates sobre el papel de la IA en la toma de decisiones dentro del ámbito profesional y su potencial para reemplazar la interacción y el talento humano. Sin embargo, con estrategias adecuadas, las instituciones pueden superar estas barreras y ofrecer a sus estudiantes una formación que los prepare para los empleos del futuro, por ejemplo: 

• Desarrollar programas específicos en inteligencia artificial, tanto como carreras independientes como en forma de certificaciones o cursos especializados que complementen otras disciplinas. 
• Actualizar constantemente los planes de estudio en IA para reflejar los avances más recientes en la tecnología.
• Invertir en la formación continua de su cuerpo docente, brindando capacitaciones en herramientas y metodologías de IA. 
• Establecer colaboraciones con expertos de la industria para enriquecer la enseñanza con casos prácticos y experiencias del mundo real.
• Explorar alianzas con empresas tecnológicas que ofrezcan herramientas y recursos educativos gratuitos o a costos reducidos. 
• Fomentar la investigación y el desarrollo en IA dentro de la propia universidad.
• Incluir en los planes de estudio en IA asignaturas de ética, promoviendo el pensamiento crítico y la responsabilidad en el uso de esta tecnología. 
• Establecer regulaciones y buenas prácticas para garantizar que la implementación de IA en la educación sea transparente, justa y centrada en el bienestar de los estudiantes.

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Competencias indispensables en la formación universitaria en IA

Para que los estudiantes puedan aprovechar el potencial de la inteligencia artificial en distintos ámbitos, es fundamental que desarrollen una combinación de conocimientos teóricos y habilidades técnicas. Esto no necesariamente tiene que revolucionar tus planes académicos o los requerimientos a tus estudiantes. Por ejemplo, mediante un curso universitario online de iniciación a la inteligencia artificial, tus estudiantes pueden adquirir algunas de las competencias esenciales en IA:

Gestión y análisis de datos: La IA depende de datos de alta calidad. Los estudiantes deben aprender a recolectar, limpiar, estructurar y analizar datos para entrenar modelos eficaces.

Uso de plataformas en la nube: La formación debe incluir el uso de entornos y/o tecnologías como AWS y Microsoft Azure, ya que permiten desarrollar y ejecutar modelos de IA con mayor eficiencia.  

Machine learning y deep learning: Comprender los fundamentos del aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, así como el uso de redes neuronales profundas para la resolución de problemas avanzados.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP): Esta es una tecnología clave en asistentes virtuales, traductores y análisis de texto. 

Inteligencia artificial generativa: Modelos como GPT, DALL·E o Stable Diffusion están revolucionando la creatividad digital y la automatización, por ello comprender su funcionamiento y aplicaciones es fundamental.

Software de código abierto: Las herramientas y frameworks de IA más utilizados, como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn, son de código abierto. 

Aplicaciones de la IA en distintas industrias: Existen infinidad de casos de uso en sectores como salud, educación, finanzas, manufactura, entretenimiento y derecho para aplicar la IA de manera innovadora.

Regulaciones y normativas: La IA está sujeta a marcos regulatorios que varían según el país y la industria, y que siguen evolucionando. Comprender normativas como la Ley de IA de la UE o las regulaciones de la FTC en EE. UU. es indispensable para un uso ético y responsable.

Desarrollo de IA explicable y transparente: La interpretabilidad de los modelos es clave para garantizar que los usuarios puedan entender cómo toman decisiones los algoritmos, esto genera confianza y evitar sesgos. 

Aplicaciones de la IA sin fines de lucro: La IA tiene el potencial de resolver problemas globales en educación, sostenibilidad, salud pública y derechos humanos. Incluir este enfoque en la formación permitirá a los estudiantes usar la tecnología con un impacto positivo.

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Estrategias para integrar cursos universitarios en IA

Los cursos universitarios de inteligencia artificial no pueden ser únicamente teóricos; los estudiantes deben interactuar con herramientas reales y enfrentarse a desafíos prácticos para desarrollar habilidades aplicables en su futuro profesional. Algunas estrategias incluyen:

Aprendizaje basado en proyectos (ABP): Los alumnos trabajan en proyectos reales donde aplican modelos de IA para resolver problemas específicos, como predicción de enfermedades o automatización de tareas en una industria determinada.

Casos de estudio: Pueden incluir el análisis de ejemplos reales sobre cómo la IA ha transformado industrias, o cómo se han resuelto dilemas tecnológicos en términos de ética, eficiencia y viabilidad económica.

Laboratorios de IA: Son espacios con tecnología avanzada donde los estudiantes pueden programar, entrenar modelos, optimizar algoritmos y experimentar con diferentes aplicaciones de IA.

Hackatones y competencias de IA: Se trata de eventos muy motivadores en los cuales los alumnos pueden poner en práctica sus conocimientos, colaborando con expertos de la industria para encontrar soluciones tecnológicas más eficientes y creativas. 

Colaboraciones con empresas y startups: Muchas empresas de tecnología cuentan con programas de prácticas y proyectos conjuntos con compañías tecnológicas para que los estudiantes adquieran experiencia en el mundo laboral.

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¿Sabes qué están haciendo las universidades líderes en formación en IA alrededor del mundo?

Muchas de las universidades más reconocidas del mundo ya han desarrollado programas y cursos especializados en inteligencia artificial, que abarcan desde licenciaturas hasta doctorados y un sinfín de diplomados. Algunos de estos programas no solo sobresalen en cuanto a la calidad académica, también fomentan la investigación y contribuyen a resolver problemas prácticos, cuentan con convenios con la industria y tienen un enfoque interdisciplinario que permite aplicar la IA en diversas áreas.

Por ejemplo, a nivel internacional, el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y la Universidad de Oxford ofrecen másteres en IA y PhD´s en Ciencias de la Computación con enfoque en diversas ramas de la IA. Además, el MIT cuenta con un ya famoso laboratorio de IA e Informática (CSAIL) que es pionero en investigación en aprendizaje profundo y visión por computadora. Por su parte, la Universidad de Stanford ofrece una especialización en IA dentro de su Maestría en Ciencias de la Computación, cuyos investigadores han contribuido al desarrollo de modelos de lenguaje avanzados y robótica autónoma. 

En América Latina, los programas y cursos de formación en IA también han crecido rápidamente. El 70% de las empresas en la región ya utilizan herramientas de IA, y el 82% de los líderes empresariales consideran que sus colaboradores deberán adquirir nuevas habilidades en esta tecnología; sin duda, esto ha impulsado a las universidades a actualizar sus programas educativos.

En México, el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM) ya cuenta con la Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada, enfocada en ciencia de datos y software inteligente, así como una especialidad en IA Aplicada, con énfasis en visualización de datos y estrategia de negocios. La Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) no se queda atrás, con la incorporación de módulos en IA y aprendizaje automático en su Maestría en Ciencia e Ingeniería de la Computación, o su especialización en Cómputo de Alto Rendimiento, con aplicaciones en modelos de IA avanzados. El Instituto Politécnico Nacional (IPN) también cuenta con una Ingeniería en Inteligencia Artificial, con formación en algoritmos, programación y desarrollo de software inteligente.

Otras Instituciones reconocidas en todo Latinoamérica, como la Universidad de los Andes, la Universidad de São Paulo y la Universidad de Buenos Aires también cuentan con distintos programas de posgrado y cursos de especialización en IA con enfoque en aprendizaje automático, robótica y reconocimiento de voz, big data y procesamiento del lenguaje natural.

Paulatinamente, los cursos de Inteligencia Artificial se están incorporando en programas de economía, salud, derecho y ciencias sociales, entre otros. En cada vez más universidades podemos ver programas de formación en IA que han establecido convenios con empresas tecnológicas como Google, Microsoft y OpenAI para ofrecer acceso a herramientas avanzadas y casos de estudio reales. 

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Pearson Higher Education: herramientas adaptadas al mundo de la Inteligencia Artificial 

En Pearson Higher Education somos la compañía global en educación que se mantiene al día con los últimos avances de la tecnología. Sabemos que la inteligencia artificial no solo está cambiando aceleradamente el panorama laboral, también está redefiniendo las necesidades de enseñanza en tu institución. 

Por eso, nuestras soluciones educativas integran aplicaciones basadas en IA, potenciando el aprendizaje, optimizando la gestión académica y mejorando la experiencia de alumnos y docentes. Por ejemplo, mediante el análisis del desempeño y patrones de aprendizaje, nuestras plataformas ajustan el contenido y la dificultad de los ejercicios, brindando una experiencia de estudio más eficiente con retroalimentación automatizada. Todas las herramientas que desarrollamos están respaldadas por científicos del aprendizaje y validadas por expertos, garantizando una aplicación ética y efectiva de la IA en la educación.

¡Descubre cómo nuestras soluciones pueden ayudarte a integrar la inteligencia artificial en tus programas académicos y a preparar a los líderes del mañana! 

Referencias

Elternativa (2025). Breve historia de la inteligencia artificial: origen, datos y auge de la IA

Georgieva, K. (2024, 16 de enero). La economía mundial transformada por la inteligencia artificial ha de beneficiar a la humanidad. Fondo Monetario Internacional. https://www.imf.org/es/Blogs/Articles/2024/01/14/ai-will-transform-the-global-economy-lets-make-sure-it-benefits-humanity

Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (2024) México: Evaluación del estadío de preparación  de la inteligencia artificial. Extraído de https://articles.unesco.org/sites/default/files/medias/fichiers/2024/07/México.%20Evaluación%20del%20estadío%20de%20preparación%20de%20la%20inteligencia%20artificial.pdf

Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2025). AI Index Report 2025. Stanford University https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report