En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en uno de los términos más populares en el ámbito educativo. Universidades, plataformas digitales, centros de formación y hasta emprendimientos individuales compiten por ofrecer cursos que prometen convertir a cualquier persona en experta en cuestión de semanas. La proliferación de estas ofertas es abrumadora, y responde al deseo legítimo de muchos profesionales de no quedarse atrás en medio de una revolución tecnológica que avanza con rapidez y transforma todos los sectores. Sin embargo, tras esta fiebre formativa se esconde un problema que pocas veces se aborda con claridad: ¿qué significa realmente “aprender IA”?
Esta pregunta no es menor. La confusión actual radica en que bajo una misma etiqueta —aprender inteligencia artificial— conviven dos tipos de formación profundamente distintos. Por un lado, están quienes enseñan a utilizar herramientas de IA ya existentes. Son cursos prácticos orientados a mejorar la productividad mediante el uso de sistemas generativos como ChatGPT, Claude, Copilot, MidJourney y otros similares. En ellos se aprende a interactuar con estos modelos mediante técnicas como el prompt engineering, y se exploran sus aplicaciones en áreas como el marketing digital, la creación de contenidos, la automatización de tareas o la asistencia al cliente. Se trata de un conocimiento útil, inmediato y accesible, que permite a muchos usuarios incorporar herramientas avanzadas a su día a día profesional sin necesidad de una formación técnica profunda.
Pero en paralelo existe otra ruta mucho más exigente: la de quienes buscan construir inteligencia artificial desde sus fundamentos. En este caso, no se trata de aprender a utilizar modelos creados por otros, sino de comprender cómo funcionan, cómo se entrenan, cómo se evalúan y cómo pueden adaptarse a resolver problemas complejos del mundo real. Esta vía es propia de ingenieros, científicos de datos, matemáticos y especialistas en computación. Requiere una base sólida en disciplinas como álgebra lineal, cálculo, estadística, programación avanzada, estructuras de datos, sistemas distribuidos y arquitecturas de hardware especializadas, como GPU o TPU. Además, implica dominar librerías y frameworks técnicos como PyTorch, TensorFlow o Scikit-learn, y comprender los procesos de recolección, limpieza y análisis de grandes volúmenes de datos. En este nivel, la IA no es una caja negra que se consulta para obtener respuestas, sino una tecnología compleja cuyo diseño exige conocimiento profundo, validación empírica y responsabilidad científica.
La diferencia entre ambos caminos no es simplemente de nivel técnico, sino de propósito. Quien aprende a usar IA adquiere una habilidad funcional. Quien aprende a construir IA desarrolla una capacidad transformadora. Comprender esta distinción también obliga a ir más allá de la fascinación por los modelos generativos actuales y reconocer que la inteligencia artificial opera en distintos niveles. Existen modelos descriptivos, que analizan hechos pasados; modelos predictivos, que anticipan tendencias futuras; modelos prescriptivos, que recomiendan acciones para maximizar resultados; y modelos cognitivos, que intentan emular procesos humanos como el lenguaje, la percepción o el razonamiento. Cada uno requiere una arquitectura y un enfoque distintos, y su implementación responsable depende tanto del rigor técnico como de la comprensión del entorno en que operan.
El problema es que muchos cursos disponibles en el mercado no hacen esta distinción. Promocionan el aprendizaje de IA de forma genérica, sin precisar si enseñan a interactuar con sistemas o a diseñarlos desde cero. Esta ambigüedad genera expectativas poco realistas. Un estudiante que desea formarse como desarrollador de algoritmos puede inscribirse en un curso orientado únicamente a usuarios, y sentirse frustrado por la superficialidad del contenido. A la inversa, alguien que solo busca integrar herramientas de IA en su trabajo puede sentirse abrumado por propuestas llenas de teoría matemática, redes neuronales y conceptos que nunca necesitará aplicar. El resultado es una pérdida de tiempo, recursos y motivación, además de una creciente trivialización del término “experto en inteligencia artificial”.
Frente a este escenario, es urgente asumir una responsabilidad compartida. Las instituciones educativas y las plataformas formativas deben comunicar con claridad cuál es su verdadera propuesta de valor. ¿Se trata de enseñar a usar IA o de construirla? ¿Es un curso introductorio, funcional o técnico-científico? La transparencia en este punto es crucial para evitar engaños y frustraciones. Por su parte, los estudiantes y profesionales también deben hacer un ejercicio de autodefinición: ¿buscan resultados inmediatos para mejorar su desempeño laboral, o aspiran a una carrera de fondo en el campo de la ciencia de datos y el desarrollo de modelos? Solo desde esa claridad será posible elegir rutas formativas coherentes y sostenibles.
La inteligencia artificial seguirá redefiniendo industrias, profesiones y dinámicas sociales en las próximas décadas. Pero para que esta transformación sea profunda y positiva, es necesario que el aprendizaje que la acompaña evolucione con madurez. Aprender a interactuar con sistemas generativos puede ser un primer paso valioso, pero no debe confundirse con el dominio técnico que implica construir soluciones inteligentes.
El autor es máster en IA.
