Si estás pensando en qué estudiar y te llama la atención la tecnología, la Inteligencia Artificial seguro ha pasado por tu mente. Pero también has escuchado de otras carreras igual de emocionantes como Ingeniería en Software, Ciencia de Datos o Robótica. Entonces, ¿cuál es la mejor opción para ti? Vamos a desglosar qué es lo que diferencia a la Ingeniería en IA de estas otras carreras para que puedas tomar una decisión informada.
La magia del futuro está en la Inteligencia Artificial 🤖🌐
Se enfoca en desarrollar sistemas capaces de pensar, aprender y tomar decisiones por sí mismos. Esto incluye desde asistentes virtuales como Siri o Alexa, hasta los sistemas de recomendación en plataformas como Netflix o Spotify. ¿Lo más interesante? Estos sistemas no solo responden a lo que les pides, sino que aprenden y mejoran con el tiempo, adaptándose a tus gustos y necesidades.
Además, en esta carrera te sumergirás en el Machine Learning, Deep Learning, algoritmos, y también aprenderás a usar lenguajes de programación como Python o R para construir sistemas inteligentes.
El arte de crear programas 💻👩💻
Si te gusta más la idea de crear aplicaciones o desarrollar software, tal vez la Ingeniería en Software sea lo tuyo. Aquí se trata de diseñar, desarrollar y mantener programas de computadora. Por ejemplo, si te encanta la idea de crear videojuegos o apps para teléfonos móviles, esta carrera podría interesarte más.
Algunas de las diferencias claves son que mientras que en Ingeniería en IA te enfocas en cómo las máquinas piensan y aprenden, en la Ingeniería en Software te dedicas a crear programas que hacen lo que tú les pides, pero no toman decisiones por sí mismos. Es más como decirle a una computadora qué hacer paso a paso.
El poder de los datos 📊🔍
Hoy en día, los datos son el oro del siglo XXI. La Data Science o Ciencia de Datos se encarga de analizar enormes cantidades de información y sacar conclusiones valiosas de ella. Los Data Scientists son detectives que encuentran patrones ocultos en los datos.
Si lo comparamos con la IA, también trabajas con datos, la diferencia está en el enfoque. Los Ingenieros en IA usan esos datos para enseñar a las máquinas a aprender y tomar decisiones por sí solas, mientras que los Data Scientists se centran en encontrar respuestas en los datos y presentarlas a las personas de forma comprensible. Si te encanta analizar datos y resolver problemas complejos, esta carrera puede ser ideal para ti.
Dar vida a las máquinas 🤖⚙️
Si te imaginas construyendo robots que puedan hacer tareas increíbles, como los robots de las películas, entonces la robótica es una opción súperemocionante. La Ingeniería en Robótica combina conocimientos de mecánica, electrónica y programación para crear máquinas autónomas. Piensa en los robots que ensamblan coches o los drones que entregan paquetes.
Si buscamos una diferencias con las inteligencias artificiales, es que aunque los robots pueden usar la IA para tomar decisiones o mejorar su rendimiento, los ingenieros en robótica se enfocan más en el diseño físico y en cómo hacer que los robots se muevan y actúen en el mundo real, mientras que los ingenieros en IA se especializan más en los procesos mentales de las máquinas. Si te encanta la idea de construir algo físico que también piense, ¡quizás una mezcla de ambas carreras sea lo tuyo!
¿Qué ingeniería debería elegir? 🤔
Ahora que conoces las diferencias entre estas increíbles carreras, ¿cómo saber cuál es la mejor para ti? La respuesta depende de tus intereses y de lo que más te emocione.
- Si quieres crear máquinas inteligentes que aprendan y tomen decisiones, la Ingeniería en IA es el camino a seguir.
- Si prefieres desarrollar programas y aplicaciones, entonces la Ingeniería en Software será tu elección.
- Si tu pasión es descubrir patrones y analizar datos, la Ingeniería de Datos te hará sentir como un Sherlock Holmes de la información.
- Si te imaginas construyendo robots que interactúen con el mundo, la Ingeniería en Robótica es tu futuro.
Lo genial es que muchas de estas disciplinas se cruzan, por lo que no importa qué elijas, siempre tendrás la oportunidad de explorar otros campos tecnológicos.
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Fuentes consultadas:
- http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/bitstream/handle/132.248.52.100/219/A7.pdf
