La Inteligencia Artificial ya forma parte de tu día a día: está en TikTok, en Spotify, en los videojuegos y en las apps que usas todos los días.
Si estás por elegir carrera y la tecnología te llama la atención, seguramente te has hecho esta pregunta: Ing. en Sistemas o Ciencia de Datos: ¿qué elegir si te interesa la IA?
Aunque ambas carreras están relacionadas con el desarrollo de tecnología inteligente, cada una te prepara para roles distintos. En esta guía te explicamos sus diferencias, qué se estudia en cada una y cómo empezar a prepararte desde la prepa para tomar una decisión con visión de futuro.
La Inteligencia Artificial es el punto donde estas dos disciplinas convergen, pero lo hacen desde ángulos distintos. Mientras una se encarga de que la tecnología funcione, la otra se encarga de que la tecnología aprenda.
La Ingeniería en Sistemas y la Ciencia de Datos comparten un ADN digital. Para destacar en cualquiera de las dos, necesitarás:
Para Gabriela Rodríguez, Manager de Data Science en Publicis Groupe:
"Hay poca gente que se dedica a este tipo de aplicaciones... es un momento ideal para que los jóvenes se acerquen a este tipo de carreras... hay muchísimo potencial de trabajo"
La diferencia principal radica en el objetivo final:
Esta carrera es la columna vertebral del mundo digital. Aprenderás a diseñar, desarrollar y mantener infraestructuras tecnológicas complejas.
Sin ingenieros de sistemas, la IA no tendría donde "vivir". Ellos se encargan de la infraestructura (Mads u Ops) necesaria para que los modelos de IA corran rápido, se integren en aplicaciones móviles o funcionen en la nube de forma masiva.
La Ciencia de Datos es el arte de convertir información cruda en decisiones estratégicas mediante modelos estadísticos y computacionales.
La Ciencia de Datos es la "madre" del Machine Learning, que es la tecnología que permite a la IA aprender de la experiencia. Si te interesa crear algoritmos que reconozcan rostros o recomienden música en Spotify, este es tu campo.
Gabriela Rodríguez, Manager de Data Science en Publicis Groupe dice que los futuros ingenieros deberían "Ser curiosos... busquen esa manera de hacerlo más fácil siempre, es como que la tecnología nos sirva".
La respuesta depende de qué parte del proceso te emociona más.
Si te gusta construir cosas desde cero, entender cómo fluye la información por los cables y servidores, y te apasiona el desarrollo de software puro, Sistemas es para ti. Tu rol en la IA será hacerla escalable y funcional.
Si eres una persona curiosa y analítica, te encantan las matemáticas y quieres encontrar respuestas ocultas en los números para predecir comportamientos, Ciencia de Datos es tu camino. Tu rol será diseñar el "cerebro" de la IA.
No necesitas esperar a la universidad para empezar. El camino hacia la IA comienza con pequeños pasos.
Pon especial atención a tus clases de Matemáticas (Cálculo y Álgebra) y Física. Aunque parezcan abstractas, son el lenguaje en el que están escritos los modelos de IA más avanzados.
Gabriela Rodríguez, Manager de Data Science en Publicis Groupe, recomienda a los futuros ingenieros:
"No le tengan miedo a las matemáticas... no es una carrera que sea de estas carreras que van enfocadas a las matemáticas; no son para genios, todos tenemos esas capacidades".
Si buscas una institución que combine teoría con práctica y tenga un fuerte enfoque en empleabilidad, la UNITEC es una de las opciones más sólidas en México.
Este programa está diseñado para que domines desde el desarrollo de software hasta la gestión de redes, con laboratorios de alta tecnología que te permiten simular entornos reales de trabajo.
Es una de las carreras más innovadoras de la institución, enfocada totalmente en el análisis de grandes volúmenes de datos y el desarrollo de modelos predictivos, ideal si tu meta final es convertirte en un experto en Inteligencia Artificial.
Elegir entre Ingeniería en Sistemas o Ciencia de Datos no es elegir “la correcta”, sino elegir la que mejor conecta con tus intereses y la forma en la que quieres crear impacto con la inteligencia artificial.
Si ya sabes que la tecnología y la IA son parte de tu futuro, el siguiente paso es estudiar en una universidad que combine práctica, laboratorios, proyectos reales y enfoque en empleabilidad.
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