RASGOS DE PERSONALIDAD

• Pensamiento analítico y lógico.
• Creatividad e innovación.
• Curiosidad y gusto por el aprendizaje continuo.
• Perseverancia y resiliencia.
• Trabajo en equipo y comunicación efectiva.
• Responsabilidad ética y social.
• Adaptabilidad y visión global.

CONOCIMIENTOS GENERALES

• Inglés básico (A2 o equivalentes).
• Matemáticas básicas.
• Lógica de programación.
• Sistemas de cómputo.

HABILIDADES, CAPACIDADES Y ACTITUDES

• Pensamiento matemático.
• Expresión oral y escrita.
• Razonamiento lógico.
• Comprensión lectora.
• Capacidad de abstracción y análisis.
• Resolución de problemas.
• Creatividad e innovación.
• Búsqueda de información.
• Manejo de sistemas de cómputo.
• Interés por la innovación y la tecnología.
• Interés por la inteligencia artificial y modelos bio-inspirados.
• Apertura y sensibilidad ante las necesidades sociales y ambientales del entorno.
• Trabajar de forma colaborativa, para alcanzar objetivos comunes.
• Actuar con ética y sentido de justicia buscando el bien social.
• Responsabilidad.

CONOCIMIENTOS

• Sistemas informáticos y de comunicación.
• Conceptos, procesos, técnicas y algoritmos relativos a la ciencia de datos.
• Sistemas inteligentes, aprendizaje automático y modelos bio-inspirados.
• Lenguajes de programación necesarios para la aplicación de sistemas inteligentes.
• Marco legal de privacidad y protección de datos.
• Operación de sensores de imagen.

HABILIDADES

• Manejo avanzado de sistemas informáticos y de comunicación.
• Capacidad para innovar e implementar soluciones de forma creativa.
• Resolver problemas complejos de un entorno utilizando recursos del área de inteligencia artificial.
• Diseñar y aplicar modelos predictivos que permitan optimizar la toma de decisiones.
• Diseñar e implementar sistemas de detección y clasificación de imágenes, que permitan automatizar procesos en un gran abanico de áreas.
• Desarrollar sistemas de automatización que permitan realizar tareas de forma colaborativa.
• Implementar espacios de almacenamiento, adquisición y procesamiento de datos.
• Aplicar analíticamente los modelos matemáticos en la concepción y realización de proyectos en los que se utilicen sistemas inteligentes.
• Aplicar recursos matemáticos específicos que permitan implementar soluciones a través de algoritmos tanto de ciencia de datos como de inteligencia artificial.
• Investigar conceptos de vanguardia, respondiendo así a las tendencias en el campo de inteligencia artificial.
• Creatividad e innovación.
• Emprendimiento.
• Liderazgo estratégico.

ACTITUDES

• Ejercicio ético de la profesión.
• Responsabilidad social y compromiso medio-ambiental.
• Trabajo colaborativo en equipos interdisciplinarios.

• Industria Tecnológica y de Software.
• Ciencia de Datos y Analítica Avanzada.
• Automatización y Robótica Inteligente.
• Salud y Biotecnología.
• Sector Industrial y Energético.
• Ciberseguridad y Telecomunicaciones.
• Investigación, Desarrollo e Innovación (I+D+i).
• Educación y Consultoría.

En resumen, los egresados pueden trabajar en empresas de tecnología, industria manufacturera, salud, sector financiero, telecomunicaciones, energía, investigación y emprendimiento, tanto a nivel nacional como internacional.

¿EN QUÉ SE DIFERENCIA ESTA CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS O CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN?

La Ingeniería en Sistemas Computacionales tiene un enfoque más amplio en el diseño, administración y mantenimiento de sistemas de software, redes, bases de datos y aplicaciones informáticas. Es una carrera integral en tecnologías de la información.

En cambio, la Ingeniería en Inteligencia Artificial se centra en áreas especializadas como aprendizaje automático, ciencia de datos, robótica, visión artificial, procesamiento de lenguaje natural y automatización inteligente. Es una carrera más enfocada en la creación de soluciones innovadoras basadas en algoritmos avanzados y modelos predictivos.

¿QUÉ MATERIAS VERÉ DURANTE LA CARRERA?

El plan de estudios incluye bases sólidas en matemáticas (álgebra lineal, probabilidad, estadística, cálculo), programación y algoritmos, pero también materias aplicadas como aprendizaje automático, minería de datos, redes neuronales, robótica, visión computacional, sistemas inteligentes, ética de la IA y seguridad informática.

Conforme avances en la carrera, irás integrando conocimientos de ingeniería, matemáticas y programación para desarrollar proyectos que combinen hardware, software y modelos de inteligencia artificial aplicados a distintos sectores.

¿PUEDO TRABAJAR EN EL EXTRANJERO CON ESTE TÍTULO?

Sí. La inteligencia artificial es una de las áreas con mayor demanda a nivel mundial y las competencias adquiridas —programación, modelado de datos, desarrollo de algoritmos y robótica— son altamente valoradas en países con industrias tecnológicas avanzadas. Además, muchas empresas internacionales contratan de manera remota a ingenieros en IA, lo que abre oportunidades laborales incluso sin salir del país.

¿QUÉ LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN APRENDERÉ?

Principalmente Python, que es el lenguaje más usado en IA y ciencia de datos, por sus librerías como TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, Pandas, OpenCV, entre otras. También aprenderás R para análisis estadístico, C/C++ para robótica y sistemas embebidos, Java para aplicaciones empresariales y SQL para bases de datos. Lo importante es que al egresar serás capaz de adaptarte a diferentes lenguajes y tecnologías según el área en la que trabajes.

¿ES UNA CARRERA CON FUTURO O ES UNA MODA PASAJERA?

La inteligencia artificial no es una moda, es una tecnología que está transformando la economía, la industria y la vida cotidiana. Desde la medicina hasta la educación, pasando por los vehículos autónomos y la automatización industrial, la IA está cada vez más presente.

Diversos estudios proyectan que en los próximos años se generarán millones de empleos relacionados con la IA, la ciencia de datos y la automatización inteligente. Es una carrera con futuro asegurado, siempre y cuando el profesional se mantenga actualizado y abierto al aprendizaje constante.

¿QUÉ DIFERENCIA HAY ENTRE ESTUDIAR IA EN UNA LICENCIATURA Y TOMAR CURSOS O CERTIFICACIONES?

Los cursos o certificaciones suelen enfocarse en temas muy específicos (ejemplo: un curso en visión artificial o en Python). Son útiles para complementar la formación, pero no sustituyen la visión integral de una carrera universitaria.

En la licenciatura adquieres una base sólida en matemáticas, ingeniería, programación, ética, sustentabilidad y ciencias aplicadas. Esto te permite comprender el “por qué” de los algoritmos y no solo el “cómo usarlos”. Además, te prepara para innovar, investigar y proponer soluciones originales, algo que no siempre se logra con cursos aislados.

¿QUÉ OPORTUNIDADES DE ESPECIALIZACIÓN TENDRÉ DESPUÉS DE EGRESAR?

Podrás estudiar posgrados (maestrías o doctorados) en áreas como Inteligencia Artificial Avanzada, Ciencia de Datos, Robótica, Ciberseguridad, Visión Computacional, Aprendizaje Profundo, Automatización Industrial o Bioinformática.

También tendrás la opción de certificaciones profesionales reconocidas internacionalmente en cloud computing, Big Data, IA aplicada a negocios o frameworks de aprendizaje automático. Esto te dará aún más ventajas competitivas en el mercado laboral.