"Los profesionales más valorados serán los que sepan utilizar la IA para maximizar su productividad"
El auge de herramientas como ChatGPT o Google Gemini ha provocado que, con frecuencia, la Inteligencia Artificial se identifique exclusivamente con la IA generativa. Sin embargo, esta tecnología abarca un campo mucho más amplio y su capacidad para transformar empresas, profesiones y procesos depende de un elemento que suele permanecer fuera del foco: la calidad de los datos con los que trabaja.
En esta entrevista, Fernando Blázquez director del Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de UDIT explica en este sentido, algunos de los errores más habituales que suelen producirse al hablar de IA: reducirla a sus aplicaciones generativas, considerarla una solución válida para cualquier problema y pensar que puede funcionar como una entidad autónoma, sin depender de la información que recibe.
"La IA necesita nutrirse de datos bien preparados, filtrados y adaptados al problema que se pretende resolver", explica Blázquez. La ciencia de datos resulta, por tanto, imprescindible para seleccionar, ordenar e interpretar esa información y para reducir algunos de los principales riesgos asociados a estas tecnologías, como las alucinaciones, los resultados imprecisos o los sesgos algorítmicos. La verdadera capacidad de un sistema de IA no depende únicamente de la sofisticación de sus modelos, sino también del conocimiento con el que ha sido entrenado y de la forma en la que se utiliza.
Esta relación entre datos, tecnología y criterio humano también está redefiniendo el mercado laboral. "Los perfiles profesionales que tendrán una posición privilegiada serán aquellos capaces de utilizar estas herramientas para llevar su productividad a su máxima expresión", señala. No se trata solo de aprender a manejar aplicaciones, sino de saber identificar qué tareas pueden automatizarse, evaluar críticamente sus resultados y aplicar la IA a la resolución de problemas concretos.
Ante este escenario, la formación de los futuros especialistas debe combinar conocimientos matemáticos y tecnológicos con capacidades como el pensamiento crítico, el análisis, la adaptación y la innovación. El Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de UDIT apuesta por este enfoque mediante una metodología práctica que acerca a los estudiantes al entorno profesional a través de hackatones, retos tecnológicos, proyectos y actividades vinculadas con empresas.
