¿Necesita una maestría o un doctorado para carreras en IA?
Escrito por: Janice Mejías Avilés, Editado por: Marie Custodio Collazo
Publicado: 12 de marzo de 2025
Puntos clave
- No necesita una maestría o un doctorado para cada carrera en IA, pero los títulos avanzados pueden hacerle más competitivo para roles de ingeniería e investigación en IA.
- edX puede ayudarle a desarrollar habilidades en IA a través de opciones flexibles como programas MicroMasters, cursos en línea y formación práctica.
- La contratación en IA sigue siendo fuerte: el 43% de las ofertas de ingenieros de IA incluían una maestría y el 23% incluían un doctorado o título profesional, según Lightcast.
Las carreras en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) están creciendo rápidamente a medida que las industrias buscan adoptar soluciones de IA. El Foro Económico Mundialen su Informe sobre el Futuro del Empleo 2025 proyecta que para 2030, los macrodatos, la IA y el aprendizaje automático impulsarán los empleos de más rápido crecimiento.
A medida que los profesionales se apresuran a mejorar o readaptar sus habilidades para satisfacer esta demanda, surge una pregunta común: ¿Qué título necesita para una carrera en IA?
¿Qué necesita para trabajar en IA?
La inteligencia artificial es un campo aún en evolución, y los requisitos educativos para las carreras en IA varían ampliamente según el rol y la industria.
Para entender las tendencias actuales de contratación, veamos los datos de Lightcast, una firma de análisis del mercado laboral. Según los datos de febrero de 2024 a febrero de 2025, los empleadores que contratan roles de ingeniería de software en los Estados Unidos típicamente incluían los siguientes requisitos de nivel educativo en las ofertas de trabajo:
- Título de licenciatura: 67%
- Maestría: 22%
- Doctorado en filosofía (PhD)/título profesional: 5%
En comparación, los roles de ingeniería de IA durante el mismo período mostraron diferentes requisitos de grado en sus ofertas de trabajo:
- Licenciatura: 54%
- Maestría: 43%
- PhD/título profesional: 23%
Nota: Según Lightcasty su metodología de análisis de ofertas de trabajo, el porcentaje total puede exceder el 100% ya que algunas ofertas de trabajo pueden listar múltiples requisitos educativos, permitiendo que los candidatos con cualquiera de los grados listados sean considerados elegibles.
Una licenciatura puede servir como punto de entrada en la industria tecnológica. Sin embargo, los datos del mercado laboral sugieren que tener una maestría o un doctorado puede aumentar la competitividad para los roles de ingeniero de IA, ya que los empleadores pueden priorizar a los candidatos con grados avanzados en estos campos especializados.
A pesar de estas tendencias, muchos roles de IA pueden priorizar la experiencia práctica con herramientas de IA y valorar credenciales alternativas.
Para los profesionales con una licenciatura en ciencias de la computación, ingeniería o campos relacionados, mejorar sus habilidades a través de capacitación especializada en IA —como cursos y programas de certificación— puede ser el camino más eficiente, ya que ya tienen una sólida base técnica.
Para quienes cambian de carrera desde un entorno no técnico, volver a capacitarse a través de programas estructurados —a menudo mientras trabajan a tiempo completo— puede ser necesario para cerrar la brecha de habilidades en IA.
En última instancia, la mejor ruta de aprendizaje depende de sus objetivos profesionales dentro del campo de la IA y su experiencia previa.
Fuente: La ansiedad por la IA impulsa un aumento en la mejora de habilidades entre los trabajadores y Las presiones económicas impulsan a los trabajadores a cambiar de habilidades
Equilibrando el autoaprendizaje y la educación formal
No todos tienen el tiempo o los recursos financieros para obtener una maestría o un doctorado. Asimismo, el autoaprendizaje por sí solo puede no proporcionar la estructura o las credenciales necesarias para ingresar en IA.
Un enfoque intermedio que combina educación formal con flexibilidad es una microcredencial, como un programa MicroMasters®.
¿Necesita un título avanzado para conseguir un trabajo en IA?
Su ruta variará según la especialización en IA que persiga, la industria, su formación académica y sus experiencias previas con herramientas tecnológicas.
Si bien algunos puestos, como los científicos de investigación en IA, a menudo requieren una maestría o doctorado, muchos profesionales de IA ingresan al campo a través de una combinación de educación universitaria, credenciales alternativas y experiencia práctica.
Un título avanzado puede aumentar la competitividad, pero no es la única manera de avanzar. Ya sea a través de programas estructurados como MicroMasters, cursos en línea o proyectos autodirigidos, los profesionales pueden desarrollar experiencia en IA de una manera que se ajuste a sus necesidades.