La inteligencia artificial (IA) dejó de ser una tecnología exclusiva de los laboratorios de investigación. Hoy participa en el desarrollo de aplicaciones, videojuegos, herramientas de análisis, plataformas digitales y soluciones para sectores como la salud, las finanzas y la educación. Su avance también está cambiando las habilidades que buscan las empresas, por lo que elegir una carrera universitaria relacionada con esta industria puede abrir nuevas oportunidades profesionales.
Si te interesa entender cómo funcionan los algoritmos, trabajar con grandes volúmenes de información o desarrollar aplicaciones que incorporen inteligencia artificial, existen dos opciones académicas que vale la pena considerar: Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial y Desarrollo Full-Stack.
Ambas disciplinas permiten trabajar con tecnologías vinculadas con la IA, aunque desde perspectivas diferentes. Mientras la primera se concentra en analizar información, desarrollar modelos y construir sistemas inteligentes, la segunda se enfoca en programar las aplicaciones y plataformas que permiten llevar esas tecnologías a los usuarios.
1. Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial: para quienes quieren desarrollar sistemas inteligentes
La carrera de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial está dirigida a quienes tienen interés por las matemáticas, la programación, la estadística y el análisis de información. Su objetivo es formar profesionales capaces de interpretar grandes cantidades de datos y utilizarlos para desarrollar modelos que identifiquen patrones, generen predicciones y apoyen la toma de decisiones.
Durante su formación, los estudiantes pueden adquirir conocimientos de programación, aprendizaje automático (machine learning), análisis de datos, estadística y desarrollo de modelos de inteligencia artificial.
Estas habilidades tienen aplicaciones en diferentes industrias. En el sector financiero, por ejemplo, pueden utilizarse para detectar operaciones inusuales y evaluar riesgos; en salud, para analizar información clínica, y en comercio electrónico, para desarrollar sistemas de recomendación y anticipar comportamientos de consumo.
Entre las salidas profesionales se encuentran puestos como científico de datos, ingeniero de machine learning, analista de datos y especialista en inteligencia artificial. Son perfiles que participan directamente en la construcción, entrenamiento y evaluación de modelos tecnológicos.
2. Desarrollo Full-Stack: para quienes quieren crear aplicaciones con IA
La segunda alternativa es Desarrollo Full-Stack, una carrera enfocada en la programación de aplicaciones y plataformas digitales, tanto en su parte visual como en los sistemas que funcionan detrás de ellas.
Un desarrollador Full-Stack trabaja con el frontend, es decir, la interfaz con la que interactúan los usuarios, y el backend, que comprende la lógica, las bases de datos y los servicios que permiten que una aplicación funcione.
En el contexto de la inteligencia artificial, estos conocimientos son importantes porque permiten integrar modelos y herramientas inteligentes en productos digitales. Por ejemplo, desarrollar asistentes virtuales, plataformas de atención automatizada, aplicaciones que procesan imágenes o servicios que ofrecen recomendaciones personalizadas.
Quienes estudian esta disciplina pueden orientar su trayectoria hacia puestos como desarrollador de software, ingeniero de aplicaciones, desarrollador web o especialista en integración de soluciones de inteligencia artificial.
La diferencia frente a Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial es que el desarrollador Full-Stack no necesariamente construye o entrena los modelos desde cero, sino que puede utilizar tecnologías existentes para incorporarlas en aplicaciones funcionales y resolver necesidades concretas de los usuarios.
¿Por qué estudiar estas carreras en un mercado laboral impulsado por la IA?
La demanda de profesionales con conocimientos en inteligencia artificial ya comienza a reflejarse en el mercado laboral mexicano. El Barómetro de la IA en el mundo laboral 2026, elaborado por PwC, reportó que las ofertas de empleo en México que requerían habilidades relacionadas con esta tecnología alcanzaron cerca de 68 mil posiciones en 2025, frente a las 33 mil registradas en 2024.
El análisis también identificó dos tipos de perfiles en crecimiento: quienes utilizan herramientas de IA para realizar sus actividades y quienes cuentan con conocimientos técnicos avanzados para desarrollar e implementar estas soluciones. Los puestos de desarrollador registraron un crecimiento de 59.5% durante 2025.
A escala internacional, el Foro Económico Mundial también identifica a los especialistas en Big Data, inteligencia artificial y aprendizaje automático, así como a los desarrolladores de software y aplicaciones, entre los puestos con mayor crecimiento proyectado hacia 2030.
Sin embargo, estudiar una carrera tecnológica no significa que el conocimiento de programación o el manejo de herramientas digitales sea suficiente. El pensamiento crítico, la creatividad, la capacidad de análisis y el aprendizaje continuo también serán importantes para competir en un entorno profesional que cambia constantemente.
La IA no sustituye el conocimiento: lo pone a prueba
Para David Alonso, director académico del área de Tecnología y Ciencias Aplicadas de UDIT, Universidad de Diseño, Innovación y Tecnología, la elección de una carrera no debería centrarse en encontrar una profesión que aparentemente esté protegida de la automatización, sino en desarrollar conocimientos que permitan evolucionar junto con la tecnología.
“En manos de una persona con conocimientos, experiencia y criterio, la IA multiplica las posibilidades de creación, análisis y desarrollo”, señala Alonso.
El académico explica que estas herramientas ya pueden apoyar actividades como la búsqueda de referencias para proyectos de diseño, la creación de prototipos de videojuegos, el desarrollo de guiones y la revisión de código. No obstante, advierte que utilizarlas sin cuestionar sus resultados puede generar propuestas homogéneas y limitar la originalidad.
Por ello, la formación universitaria necesita combinar conocimientos técnicos con habilidades humanas. Saber programar, interpretar información y utilizar modelos de IA debe ir acompañado de la capacidad de identificar errores, formular preguntas y evaluar si una solución realmente responde al problema que se busca resolver.
Un proyecto universitario demuestra cómo se aplica la IA en la vida real
Un ejemplo de cómo estas dos disciplinas pueden complementarse es Medscan, una aplicación desarrollada por cinco estudiantes de los grados en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial y Desarrollo Full-Stack de UDIT.
La herramienta permite fotografiar un medicamento y consultar su prospecto mediante un asistente de inteligencia artificial que ofrece respuestas comprensibles basadas en información oficial. Su objetivo es facilitar el acceso a información sobre medicamentos, especialmente entre las personas mayores.
El proyecto obtuvo un reconocimiento en el hackathon internacional OdiseIA4Good 2026, en el que participaron 112 equipos.
Preguntas frecuentes:
¿Qué carreras universitarias puedes estudiar si te interesa la inteligencia artificial?
Dos opciones son Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial y Desarrollo Full-Stack. La primera se enfoca en analizar información, crear modelos predictivos y desarrollar sistemas inteligentes. La segunda permite programar aplicaciones, plataformas y servicios digitales que pueden integrar herramientas de IA.
¿Qué hace un profesional en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial?
Un profesional de esta área analiza grandes volúmenes de información, identifica patrones y desarrolla modelos de aprendizaje automático para generar predicciones o automatizar procesos. Puede trabajar como científico de datos, ingeniero de machine learning o especialista en inteligencia artificial.
¿Qué puede hacer un desarrollador Full-Stack en la industria de la inteligencia artificial?
Puede desarrollar aplicaciones web y móviles que incorporen modelos de inteligencia artificial, asistentes virtuales, sistemas de recomendación y herramientas automatizadas. Su trabajo consiste en conectar la tecnología con productos digitales que las personas puedan utilizar.
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