La posibilidad de orientar las electivas hacia un área específica fue clave en ambos recorridos. Para Romina, el certificado fue una primera puerta de entrada al mundo del postgrado. “Me interesaba la idea de hacer materias de postgrado mientras cursaba Ingeniería. Es un muy buen acercamiento para entender cómo funciona ese nivel”, explica.
En el caso de Santiago, la motivación estuvo más ligada a la construcción de un perfil profesional. “En lugar de hacer electivas inconexas, quería enfocarme en un área concreta y formar mi perfil en inteligencia artificial”.
El desafío de cursar materias del Master
Cursar asignaturas junto a estudiantes de postgrado supuso un desafío académico, pero también una experiencia enriquecedora.
“Hay personas de distintas edades y rubros, incluso de áreas como medicina o economía, y eso genera un intercambio muy interesante”, dice Romina.
Santiago coincide y suma otro aspecto: “Compartís aula con gente que ya está en la industria, con mucha experiencia. Eso cambia la dinámica, no solo en clase, sino también en los recreos, que terminan siendo instancias de networking y aprendizaje”.
Materias que conectan con el mundo real
A la hora de identificar los contenidos más significativos, cada uno destaca materias distintas, pero con un mismo eje: la aplicación práctica.
Para Santiago, Modelos de Deep Learning fue un punto de inflexión. “Ahí entendés los fundamentos matemáticos detrás de tecnologías que usamos todos los días, como chatbots o generadores de imágenes. Es llevar lo que ves en la carrera a un nivel mucho más sofisticado”.
Romina, en cambio, resalta Machine Learning y Producción, una materia que le permitió contrastar teoría y práctica. “Hace una comparativa constante entre la academia, que es lo ideal, y la realidad. Te obliga a pensar en costos, datos disponibles y decisiones que en el mundo real no siempre son perfectas”.
Un cambio en la forma de pensar sistemas
Ambos coinciden en que incorporar inteligencia artificial implica un cambio de paradigma frente al desarrollo de software tradicional.
“En IA muchas veces el resultado esperado no está tan claro desde el inicio. Son los datos los que guían el sistema”, explica Santiago. “Entender bien el problema y trabajar cerca del cliente pasa a ser central”.
Romina suma otra mirada: “Entrenar modelos requiere investigación previa y muchos datos, lo que también implica costos. No es ‘lo implemento y listo’. Ese enfoque más analítico y previo se puede trasladar a cualquier área”.
Un diferencial para el perfil profesional
Más allá de los contenidos técnicos, el certificado dejó huella en la confianza profesional de ambos estudiantes. Santiago lo resume de la siguiente manera:
Te da más seguridad para pasar del aula a una implementación real en una empresa: saber qué datos pedir, cómo definir un problema y cómo hablar con clientes.
Romina lo vive desde la apertura de nuevas posibilidades:
Empezás a ver procesos y pensar que se pueden optimizar usando modelos de inteligencia artificial. Te da más herramientas para moverte en un entorno que cambia constantemente.
Un primer paso hacia lo que viene
Hoy ambos están a punto de recibirse y proyectan continuar su formación académica, ven el certificado como una base sólida para seguir explorando el área. Para Santiago el certificado le brindó tres cosas clave:
“Conocimientos, contacto con la industria y una primera experiencia con materias de postgrado”.
Romina coincide y deja un consejo para otros estudiantes: “Si les interesa la inteligencia artificial, lo ideal es evaluar en qué etapa de la carrera están y cómo encaja el certificado en su plan".
"Es una oportunidad real de profundizar y obtener un certificado con valor”.
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