Es una reacción lógica de empresas e incluso individuos: si estamos ante una tecnología tan transformadora y tan disponible, debemos, como personas y como empresas, ponernos manos a la obra cuanto antes para conocerle y utilizarla
Existe, incluso, una demanda por parte de regulaciones como la AI Act que habla, aunque de forma algo borrosa, de alfabetización en IA.
Sin embargo, creo que con frecuencia, precisamente porque es una tecnología que todavía se está conociendo, no existe claridad en la demanda de formación, ni por parte de individuos ni de organizaciones, puede que muchas veces ni siquiera por parte de las propias entidades dedicadas a formación: escuelas de negocio, academias, universidades, etc.
Y lo cierto es que es muy diferente no sólo el currículum a desarrollar, sino incluso el estilo y profundidad de una docencia en inteligencia artificial según el colectivo a que nos dirijamos, su punto de partida y sus expectativas.
Aunque muchas son las posibilidades, veo tres grandes currícula muy comunes, a saber:
- Inteligencia artificial para usuarios
- Inteligencia artificial para directivos
- Inteligencia artificial para desarrolladores
Pero en realidad, las opciones son muchas y, aunque quizá, se trate de caso algo más particulares, voy a comentar otros dos:
- Inteligencia artificial para científicos de datos
- Inteligencia artificial para juristas
No voy a entrar en currícula detallados, pero sí brevemente voy a comentar qué se espera, o debería esperar, de una formación en cada una de estas visiones.
Inteligencia artificial para usuarios
Probablemente sea lo más demandado ahora mismo. Ante el auge de la inteligencia artificial generativa, ante lo sencillo que es utilizarla y ante las inmensas posibilidades que ofrece, una gran demanda cae en este campo: ¿Cómo utilizar la IA generativa en mi día a día?
Fundamentalmente se trata de formación muy práctica, con escasa teoría, en ingeniería de instrucciones ('prompt engineering') adornada con presentar diversas herramientas como, por supuesto, los chatbots generativos (ChatGPT, Gemini, Claude, etc) pero también otras herramientas algo más especializadas para crear presentaciones, videos, música, etc. Y todo ello aderezado con la identificación de muchos casos de uso, unos casos de uso normalmente centrados en el trabajo individual.
Es una formación en cierto sentido superficial, pero muy útil en el día a día, muy demandada y muy bien recibida en general porque es, a la vez, útil y divertida.
Inteligencia artificial para directivos
Un currículm algo más heterogéneo y más difícil de centrar es la formación en inteligencia artificial para directivos. De nuevo, y como en el caso del colectivo anterior, los directivos, creo que de forma algo equivocada, huyen de la teoría, por lo que, aunque creo que se debe aportar algún fundamento, los contenidos suelen estar orientados a dónde y cómo aplicar la inteligencia artificial en la empresas.
Un peligro actualmente es centrarse sólo en las soluciones generativas cuando, en el ámbito de la empresa, siguen teniendo mucho peso e interés los modelos de machine learning más tradicionales usados en analítica inteligente y modelos predictivos y prescriptivos.
De nuevo, tienen mucho interés los casos de uso pero en este caso, se deben ver con una perspectiva algo más amplia e incluir, no sólo el empleo individual de herramientas generativas sino la aplicación corporativa de la inteligencia artifivial en materia de analítica y automatización.
Aunque no siempre los directivos (salvo que pertenezcan a un área de IT) están interesado en ello, creo que es bueno que conozcan, además, algo de los servicios ofrecidos en la nube, especialmente por hiper-escaladores y, en general el mercado de soluciones existentes.
A eso, añadir elementos importantes de gestión del dato, de gobernanza, de ética, de legislación y 'compliance'.
Inteligencia artificial para desarrolladores
Un perfil completamente diferente es el de los desarrolladores: personas técnicas que van a construir, 'con sus manos', soluciones de inteligencia artificial.
En este caso creo que precisan de algo más de teoría en cuanto a algoritmia y arquitectura. Por supuesto, es inexcusable el conocimiento de python (aunque puede ser interesante alguno otro lenguaje como R) y de las librerías que se utilizan en el ámbito del machine learning tradicional y para el uso de modelos generativos.
Deberían conocer también las plataformas en la nube y alguna comunidad, muy especialmente Hugging Face.
Probablemente también sea conveniente formación en gobierno del datos y en las pruebas y evaluación de modelos.
Y, quizá, se debería comenzar a comentar elementos de 'vibe coding' o desarrollo software asistidopor inteligencia artificial.
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Creo que, aunque de una forma simplificada, estos son los tres grandes perfiles, pero, por supuesto, la formación se puede y debe adaptar a diferentes colectivos, diferentes expectativas y diferentes puntos de partida. Y, un poco en esa línea, voy a comentar otros dos perfiles posibles.
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Inteligencia artificial para científicos de datos
Se trata de un perfil parecido al de desarrollador, pero, en aquellas empresas que distinguen entre los ingenieros de datos (más próximos a la pelea con los datos y al desarrollo) y los científicos de datos, más próximos a los modelos propiamente dichos y al negocio, la formación de este colectivo, puede diferir ligeramente.
Por ejemplo, puede poner más énfasis el conocimiento de los diferentes modelos y algoritmos de machine learning y cuándo aplicarlos así como todo lo relativo a la evaluación de los modelos. Deben ponerse énfasis también en aquella parte de las plataformas orientadas a la selección de modelos con especial interés en que conozcan los posibilidades de Auto ML.
Quizá, en este colectivo, pueda ser interesante también poner algo más de foco en los aspectos de responsabilidad y ética, y alguna pincelada de 'compliance'.
Adicionalmente, y aunque adaptado a cada caso, dado que los científicos de datos se orientan a las necesidades del negocio, puede ser bueno una formación específica en vocabulario, aspectos sectoriales y particularidades del sector o área funcional a que se dirigen sus modelos. Por ejemplo, podría ser relevante la formación en marketing digital.
Inteligencia artificial para juristas
Un colectivo muy interesado en la inteligencia artificial es el de los juristas. En este caso, podrían recibir una formación similar a la de directivos cuando lo que buscan es la aplicación en su bufette o empresa, pero cuando los distingo como colectivo es pensando en una formación orientada a aplicar las regulaciones sobre IA o a orientar a sus clientes en los mecanismos de protección y 'compliance'.
En este aspecto, por supuesto, deberían recibir formación, si no la tienen ya, en las regulaciones existentes, notoriamente en Europa en RGPD y AI Act.
Pero sería muy conveniente una formación algo más teórica sobre fundamentos de inteligencia artificial, sobre cómo funcionan y manejan los datos los algoritmos tanto de machine learning tradicional como lo s generativos.
Igualmente, deberían recibir formación en gobernanza de datos y de sistemas de inteligencia artificial y en normativa como el estándar ISO 42001.
Muchas otras opciones
No se acaban aquí, las opciones, pudieran existir formaciones mixtas o dedicadas a aspectos particulares como la ciberseguridad, pero creo que lo dibujado más arriba traza un poco las opciones existentes y, sobre todo, destaca, que es lo que en el fondo pretendía con el post, que no es realista ni practico hablar de formación o alfabetización en inteligencia artificial sin más, sino que debemos saber de dónde partimos, a que colectivo nos dirigimos y que necesitamos realmente que sepan de la inteligencia artificial.
Conclusiones
Es muy necesario hoy en día formarnos, individualmente y como organizaciones en inteligencia artificial, pero a la hora de realizar una demanda de formación, conviene 'centrar el tiro' y saber qué pretendemos realmente.
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