Aunque cada vez se invierte más en inteligencia artificial (IA), muchos proyectos se estancan antes de poder ofrecer resultados perceptibles por no tener la base de arquitectura adecuada. Los arquitectos de IA son los profesionales encargados de dar forma a los sistemas y estrategias que hacen que la IA empresarial funcione en el mundo real (y no solo en el laboratorio).

Un arquitecto de IA garantiza la solidez técnica de las soluciones de IA, que estén totalmente alineadas con los objetivos empresariales y que puedan escalarse con el tiempo. Y, aunque otros roles pueden centrarse en el desarrollo de modelos o la gestión de la infraestructura, el arquitecto de IA adopta una visión más amplia. Conecta puntos entre equipos, diseña arquitecturas preparadas para la empresa y guía iniciativas desde la prueba de concepto hasta la producción y la implementación.

En otras palabras, personifica la siguiente afirmación: "Sabemos que la organización quiere incorporar la IA. Asegurémonos de que la infraestructura, los datos, la gobernanza y la integración estén en su sitio para que no sea solo un proyecto experimental, sino que se integre en las operaciones de negocio de la empresa".

Por supuesto, esto es algo relativamente general. En la práctica, un arquitecto de IA se centra en:

• Definir la estrategia de arquitectura
  Comprender los casos de uso, las restricciones de implementación y los objetivos empresariales para diseñar la topología correcta del sistema.
• Garantizar la integración y la escalabilidad
  Asegurarse de que la solución se conecte con los sistemas existentes y pueda gestionar el crecimiento o los cambios.
• Evaluar la preparación de los datos
  Determinar si la organización cuenta con la calidad, el volumen y los controles de acceso necesarios para respaldar resultados de IA fiables.
• Preparación operativa líder
  Establecer la supervisión, el reentrenamiento, la gobernanza y la gestión del ciclo de vida de los modelos de IA.

Comparación entre el arquitecto de IA y los roles relacionados

Es mucho más fácil que un proyecto se desarrolle sin problemas cuando todas las partes tienen claro quién hace qué. Y eso comienza por saber en qué se diferencia el rol de un arquitecto de IA del resto:

• Comparación entre el arquitecto de IA y el desarrollador de IA
  Mientras que los desarrolladores de IA crean y prueban modelos de aprendizaje automático, el arquitecto de IA se centra en seleccionar la infraestructura, definir patrones de arquitectura, integrar procesos y guiar la implementación hacia la producción. 
• Comparación entre el arquitecto de IA y el arquitecto de red
  Un arquitecto de red gestiona la conectividad, la redirección y la infraestructura de red de la organización. El arquitecto de IA trabaja más específicamente sobre cómo se integran los datos y los modelos para ofrecer funciones basadas en IA. 
• Comparación entre el arquitecto de IA y el ingeniero de IA
  Los ingenieros de IA se suelen centrar en desarrollar algoritmos, ajustar modelos e integrarlos en aplicaciones. Por el contrario, el arquitecto de IA contribuye a que los modelos, la infraestructura, las operaciones y los procesos de negocio formen un ecosistema coherente que admita múltiples usos de la IA a lo largo del tiempo. 

Muchas organizaciones invierten en IA con grandes expectativas, pero tienen dificultades para ir más allá de los prototipos y las pruebas de concepto. A menudo, esto se debe a que la arquitectura, la gobernanza y las operaciones no se han abordado con la suficiente antelación. Sin ellas, las iniciativas de IA tienden a permanecer aisladas o infrautilizadas, o incluso pueden suponer riesgos para la seguridad o el cumplimiento.

El arquitecto de IA aborda estos desafíos. Al centrarse en las dimensiones técnicas, organizativas y estratégicas de la IA, ayuda a las organizaciones a escalar la IA e integrarla en los flujos de trabajo empresariales, al tiempo que integra la gobernanza en las primeras etapas. Estos profesionales desempeñan un papel fundamental a la hora de garantizar que las iniciativas de IA sean sostenibles, auditables y fiables, no solo interesantes por su capacidad técnica. 

A medida que las normativas de IA evolucionan, las organizaciones necesitan a alguien que pueda traducir esos requisitos en acciones. Los arquitectos de IA suelen tomar la iniciativa para asegurarse de que los sistemas cumplen los estándares de cumplimiento y siguen directrices éticas. Por ejemplo:

• Abordar los requisitos de privacidad de datos. Los arquitectos de IA garantizan que los datos se recopilen, almacenen y utilicen de acuerdo con las leyes de privacidad y las políticas internas pertinentes. 
• Identificar y mitigar el sesgo del modelo. Trabajan con científicos de datos e ingenieros para detectar sesgos en los datos de entrenamiento o en los resultados de los modelos, y realizar los ajustes pertinentes. 
• Garantizar la transparencia. Ayudan a implementar herramientas y procesos que hacen que la toma de decisiones basada en la IA sea transparente tanto para los reguladores como para las partes interesadas de la empresa. 

Tipos de proyectos de arquitectura de IA

Los arquitectos de IA pueden dirigir un amplio espectro de iniciativas en todos los sectores y funciones. Entre los tipos habituales, se incluyen los siguientes:

• Proyectos de visión informática
  Diseñar soluciones de análisis de imágenes o vídeos (como la inspección de calidad, la videovigilancia o el reconocimiento de objetos) y arquitecturas de soporte como clústeres de GPU, procesos de inferencia y despliegues en el edge.
• Iniciativas de procesamiento del lenguaje natural (NLP)
  Diseñar sistemas para chatbots, análisis de documentos o detección de sentimientos, y garantizar flujos de trabajo que vayan del modelo a la producción, ciclos de comentarios y retroalimentación, e integración con sistemas empresariales. 
• Programas de análisis predictivo
  Crear sistemas que pronostiquen resultados como la pérdida de clientes, los fallos de los equipos o los patrones de demanda, así como una infraestructura que facilite el reentrenamiento, la supervisión, la implementación y la colaboración entre equipos. 

Las responsabilidades diarias y estratégicas de un arquitecto de IA abarcan márgenes muy amplios. Desglosemos varios de los principales ámbitos de trabajo:

Desarrollo de la arquitectura y la estrategia de IA

Como su nombre podría sugerir, una de las tareas fundamentales de este rol es definir la arquitectura y la estrategia para las iniciativas de IA. Aquí se incluye elegir el modelo de implementación adecuado, diseñar los procesos de datos y modelos, integrarlos con los sistemas existentes y planificar la gestión del ciclo de vida y la escalabilidad.

Un arquitecto de IA determina si una iniciativa se ejecutará en las instalaciones, en la nube, en un entorno híbrido o en el edge. Diseñan cómo se ingieren, transforman, modelan, infieren y supervisan los datos. Garantizan que la infraestructura respalde los usos empresariales previstos y se ajuste a los requisitos de costes, rendimiento y gobernanza.

En la capa de datos, los arquitectos de IA también definen cómo se gestionan las características, cómo coexisten los flujos de datos en tiempo real y por lotes, y cómo se aplican los contratos de datos y las definiciones semánticas en los equipos. Las decisiones relacionadas con los almacenes de características, la gestión de metadatos, el linaje y la observabilidad de los datos afectan directamente a la fiabilidad y la reutilización de los modelos en varias iniciativas de IA.

Sin esta base estratégica, las organizaciones se arriesgan a implementar sistemas de IA frágiles, aislados o difíciles de evolucionar.

Conectar las necesidades técnicas y empresariales

El arquitecto de IA actúa como traductor y facilitador entre los equipos técnicos y de liderazgo empresarial. Esto implica lo siguiente:

• Presentar los casos de uso adecuados
  Al trabajar directamente con las partes interesadas de la empresa, los arquitectos de IA ayudan a descubrir dónde puede añadir valor la IA y a dar un paso atrás cuando una solución propuesta no encaja dentro de una estrategia más amplia. 
• Convertir los objetivos empresariales en requisitos técnicos
  Traducen los objetivos en una dirección técnica clara y se aseguran de que los equipos de ingeniería comprendan el "por qué" detrás de lo que están construyendo. 
• Explicar las concesiones y compensaciones técnicas en términos sencillos
  Cuando las decisiones afectan al rendimiento, el coste o la viabilidad, los arquitectos de IA ayudan a la dirección a comprender el impacto en lenguaje empresarial. 
• Ayudar a priorizar proyectos
  Evalúan la velocidad, el riesgo, el valor esperado y la preparación operativa para guiar qué iniciativas de IA deben hacerse avanzar y cuándo.

Selección e implementación de tecnologías de IA

Los arquitectos de IA son responsables de elegir las herramientas, los marcos de trabajo y los modelos de implementación adecuados para respaldar las iniciativas de IA. Estas decisiones van más allá de las preferencias técnicas: deben ajustarse al contexto empresarial e integrarse sin problemas con los sistemas existentes. Para ello, los arquitectos de IA:

• Evalúan las opciones de infraestructura
  Valoran los modelos de implementación en la nube, en las instalaciones, híbridos y en el edge en función de las necesidades de escalabilidad, latencia, coste y gobernanza de datos. 
• Seleccionan las herramientas y marcos de trabajo
  Desde bibliotecas de código abierto hasta plataformas comerciales, los arquitectos sopesan las concesiones y compensaciones entre flexibilidad, soporte, licencias y viabilidad a largo plazo.
• Se coordinan con los equipos de ingeniería y operaciones
  Se aseguran de que las tecnologías seleccionadas se ajusten a los flujos actuales de datos, análisis e infraestructura para evitar problemas de compatibilidad o duplicación. 
• Tienen en cuenta las restricciones generales
  El coste, los requisitos de cumplimiento y la preparación de la organización influyen en sus decisiones, y los arquitectos las tienen en cuenta en cada recomendación.
• Alinean las prácticas de infraestructura con los estándares empresariales
  Esto incluye garantizar que los flujos de CI/CD, las herramientas de monitorización y los flujos de trabajo operativos respalden la escalabilidad y el mantenimiento a largo plazo.

Supervisar la gestión de riesgos y la seguridad

Los sistemas de IA ofrecen posibilidades casi ilimitadas (muchas de las cuales solo estamos empezando a comprender), pero también pueden introducir varios riesgos diferentes, como el sesgo en los datos de entrenamiento, la desviación que sufren los modelos a lo largo del tiempo o el comportamiento inesperado en casos extremos. El arquitecto de IA colabora estrechamente con los equipos de seguridad, riesgo y cumplimiento para poner en marcha las comprobaciones adecuadas lo antes posible. Para ello, se deben desarrollar pautas éticas y prácticas de gobernanza, así como la capacidad de monitorizar e identificar posibles riesgos para que la inteligencia artificial siga siendo fiable y esté alineada con las políticas de la empresa y las normativas externas.

Más concretamente, los arquitectos de IA:

• Definen las pistas de auditoría y el control de versiones
  Estos procesos ayudan a los equipos a rastrear los cambios en los modelos, comprender el comportamiento del sistema a lo largo del tiempo y respaldar la elaboración de informes de cumplimiento. 
• Establecen la monitorización y el linaje de modelos
  Los arquitectos de IA se aseguran de que los equipos puedan rastrear cómo se desarrollaron, formaron y actualizaron los modelos, y de que los sistemas se monitoricen activamente para garantizar el rendimiento y la fiabilidad.
• Participan en revisiones éticas y evaluaciones de sesgos
  Colaboran con equipos multifuncionales para identificar posibles problemas de equidad y recomendar estrategias de mitigación.
• Integran los controles de seguridad en la implementación
  Desde el modelo hasta la inferencia, los arquitectos garantizan que se apliquen las protecciones adecuadas para proteger los datos confidenciales y evitar el uso indebido.

Mantener la documentación del modelo de IA y monitorizar el rendimiento

La supervisión continua no se detiene una vez que se implementa un modelo. Los arquitectos de IA juegan un papel clave en asegurarse de que todo siga en marcha y funcionando como se espera. Esto incluye:

• Mantener la documentación actualizada
  Aquí se incluyen aspectos como las definiciones de características, las fuentes de datos, el historial de versiones y los métodos utilizados para medir el rendimiento.
• Implementar la monitorización
  Ayudan a rastrear métricas como la precisión, la latencia y la deriva del modelo, así como a evaluar cómo contribuye a los resultados empresariales.
• Trabajar con los equipos de MLOps en la gestión del ciclo de vida
  Juntos, configuran sistemas de alerta, crean ciclos de comentarios y realimentación, y definen cuándo y cómo debe realizarse el reentrenamiento.
• Integrar con los flujos de trabajo de análisis y generación de informes
  Los arquitectos de IA se aseguran de que los resultados de los modelos se introduzcan en los paneles de información de inteligencia empresarial para brindar una visibilidad continua del rendimiento de la IA.
• Respaldar las predicciones y las previsiones
  Ayudan a los equipos a aprovechar los resultados de la IA para obtener información con visión de futuro (como la previsión de la demanda, la predicción de riesgos o la planificación operativa) y a garantizar que tal información sea fiable, explicable y práctica.

Alinear las soluciones de IA con las necesidades empresariales y las limitaciones técnicas

Por último, el arquitecto de IA se asegura de que las iniciativas de IA se ajusten a la estrategia, la cultura, los sistemas y el presupuesto de la organización. Esto significa asegurarse de que la solución:

• Resuelva un problema empresarial significativo
  Los arquitectos de IA se centran en los casos de uso que ofrecen un valor real, en lugar de buscar novedades técnicas.
• Se adapte a los sistemas y flujos de trabajo actuales
  Evalúan cómo se integrará una nueva solución con las herramientas, procesos y equipos actuales.
• Tenga en cuenta las limitaciones
  Los arquitectos tienen en cuenta las limitaciones prácticas que pueden afectar al éxito, ya sean de presupuesto, tiempo, disponibilidad de datos o preparación operativa.

Para tener éxito, un arquitecto de IA necesita una combinación de dominio técnico y fortaleza interpersonal. A continuación se muestran las áreas de habilidades clave.

Habilidades técnicas

Un arquitecto de IA debe poseer un sólido conocimiento técnico en:

• Redacción de prompts
  Saber diseñar y perfeccionar prompts eficaces para sistemas de IA generativa. Por ejemplo, debe dar forma a las entradas que guían a los grandes modelos del lenguaje hacia resultados precisos, sensibles al contexto y conformes, y también debe saber cómo evaluar y ajustar el rendimiento de los prompts en entornos de producción. Los prompts correctos tienden un puente entre el diseño técnico y la intención humana, lo que ayuda a garantizar que los modelos de IA respondan de forma precisa, ética y en consonancia con los objetivos de la organización.
• El diseño de prompts es especialmente crítico en las arquitecturas generativas basadas en IA (como asistentes, agentes y experiencias de búsqueda basados en LLM). Aunque no es necesaria para todos los sistemas de IA, esta habilidad es cada vez más importante a medida que las organizaciones adoptan la IA generativa como parte de su estrategia de IA empresarial.
• Modelos y marcos de trabajo de aprendizaje automático
  Entender cómo funcionan los procesos de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo, y familiarizarse con marcos de trabajo como TensorFlow o PyTorch.
• Infraestructura de IA y operaciones de implementación
  Saber cómo diseñar y gestionar la infraestructura para la formación, la inferencia, los flujos de datos y el procesamiento en lotes y en tiempo real.
• Gestión y gobernanza de datos
  Trabajar con flujos de ingesta de datos, calidad de datos, metadatos, almacenamiento, linaje y políticas de gobernanza.
• Lenguajes de programación y herramientas de desarrollo y operaciones
  Haberse familiarizado con lenguajes como Python (y, posiblemente, R), control de versiones (Git), orquestación de contenedores (Kubernetes) y prácticas de integración continua/despliegue continuo. Aunque puede que no todos los días estés codificando como arquitecto, necesitas tener conocimientos suficientes para tomar decisiones acertadas sobre la pila tecnológica y la infraestructura.
• Diseño de sistemas y análisis de concesiones y compensaciones
  Evaluar los costes, la escalabilidad, la latencia, la seguridad y las restricciones de integración al diseñar arquitecturas de un extremo a otro.

Habilidades no técnicas/en el lugar de trabajo

Las competencias interpersonales y estratégicas son igualmente importantes:

• Colaboración y trabajo en equipo
  Trabajar en ciencia de datos, ingeniería, producto, operaciones, seguridad y equipos de liderazgo empresarial.
• Pensamiento analítico y crítico
  Traducir los objetivos empresariales en requisitos técnicos, evaluar las concesiones y compensaciones, e identificar los riesgos ocultos.
• Habilidades de comunicación y presentación
  Explicar conceptos técnicos complejos en términos empresariales e involucrar a los equipos técnicos y ejecutivos de alto nivel en una conversación conjunta.
• Liderazgo y preparación para el cambio
  Ayudar a los equipos a adoptar nuevos procesos, flujos de trabajo y cultura en torno a las iniciativas de IA.
• Mentalidad de aprendizaje continuo
  Mantenerse al día de la investigación, las herramientas, los marcos de trabajo y las prácticas de gobernanza de la IA para garantizar que tu arquitectura siga siendo relevante.

Liderazgo intelectual y gestión de cambios

Más allá de las habilidades técnicas e interpersonales, un arquitecto de IA suele desempeñar el papel de agente del cambio. Guía la mentalidad, la cultura y la gobernanza de la organización en torno a la IA. Por ejemplo:

• Promover expectativas realistas para la IA y ayudar a la empresa a comprender lo que la tecnología puede (y no puede) hacer.
• Abogar por una implementación iterativa y una mejora continua en lugar de perseguir grandes logros puntuales.
• Dirigir debates sobre ética, sesgos, transparencia, gobernanza de datos y regulación como parte de la planificación y el diseño de IA.
• Influir en la estrategia empresarial para incorporar la habilitación de la IA, no solo como un proyecto, sino como una capacidad integrada.

Si te interesa este puesto, echa un vistazo a esta secuencia de pasos prácticos para guiar tu progreso profesional.

Forjar redes y relaciones con profesionales de IA

Es fundamental que desarrolles tu red de ciencia de datos, ingeniería de aprendizaje automático, arquitectura, operaciones y liderazgo empresarial.

• Asiste a conferencias, talleres o webinars sobre la arquitectura de IA, MLOps e IA empresarial.
• Únete a foros profesionales, grupos de LinkedIn o reuniones locales donde hable sobre la arquitectura y los sistemas de IA.
• Colabora o contribuye a proyectos multifuncionales que impliquen datos, análisis, IA y procesos de negocio.

Formación y experiencia previa

Muchos arquitectos de IA comienzan con una licenciatura en informática, ciencia de datos, ingeniería u otras disciplinas relacionadas. Es muy útil tener una base sólida en algoritmos, estadística, matemáticas y diseño de sistemas. Puede que también quieras mejorar tu perfil a través de programas de máster en inteligencia artificial, ciencia de datos o arquitectura empresarial, aunque la experiencia suele ser igual de importante (o incluso más).

Entre los elementos clave de formación se incluyen los siguientes:

• Fundamentos de programación y ciencia de datos
  Estas habilidades ayudan a comprender cómo se crean, entrenan y mantienen los modelos.
• Arquitectura de sistemas y conceptos de infraestructura
  Comprender cómo se integran los sistemas ayuda a diseñar entornos de IA escalables.
• Conocimiento empresarial y de IA aplicada
  Comprender cómo conectar las decisiones técnicas con los objetivos empresariales es fundamental para el éxito a largo plazo. 

Adquisición de experiencia técnica

Desarrollar la experiencia práctica es importante. Aquí tienes algunas estrategias recomendadas:

• Aprende a programar en lenguajes como Python y R, y trabaja con marcos de trabajo y bibliotecas de aprendizaje automático.
• Asegúrate de que comprendes bien los flujos de trabajo de aprendizaje automático: preparación de datos, entrenamiento, evaluación, implementación y monitorización.
• Familiarízate con las herramientas de infraestructura: plataformas en la nube, contenedores, Kubernetes, flujos de CI/CD y prácticas de MLOps.
• Mejora tus habilidades de gestión de datos: lagos de datos, metadatos, gobernanza, flujos de trabajo e integración de datos.

Incorporar proyectos personales o complementarios te ayudará a crear una cartera que demuestre tu capacidad para diseñar e implementar flujos de IA de un extremo a otro.

Adquirir experiencia práctica

La experiencia es esencial para pasar de profesional a arquitecto. Plantéate lo siguiente:

• Hacer prácticas o participar en proyectos que impliquen IA, datos, infraestructura o análisis.
• Unirte a equipos multifuncionales en los que interactúes con las partes interesadas del negocio, los ingenieros de datos y las operaciones para comprender cómo los sistemas encajan unos con otros.
• Crear una cartera de trabajo relacionado con la arquitectura, como diseñar flujos de datos, seleccionar estrategias de implementación, integrar modelos en flujos de trabajo empresariales, abordar las restricciones y poner en práctica las soluciones.

Certificaciones profesionales

Las certificaciones ayudan a generar credibilidad y demuestran conocimiento en un área tan cambiante como esta. Aquí tienes algunas posibles certificaciones:

• Certificaciones de proveedores de nube centradas en las especialidades de IA/aprendizaje automático.
• Certificaciones en IA, ciencia de datos, MLOps o arquitectura empresarial de organizaciones de formación reconocidas.
• Certificaciones específicas de una plataforma concreta relacionadas con la implementación y el despliegue de la IA en entornos empresariales.

Aunque los certificados por sí solos no te convierten en arquitecto, tienen la capacidad de mejorar significativamente tu perfil si los combinas con experiencia y conocimientos.

Mantenerse al día de los avances de la IA

La arquitectura de IA no es una ciencia estática. Los nuevos marcos de trabajo, los modelos de IA generativa, la implementación en el edge, los análisis en tiempo real, las normativas y los modelos de gobernanza no dejan de evolucionar.

Para mantenerte al día:

• Sigue publicaciones de investigación, prepublicaciones y blogs del sector sobre aprendizaje automático, infraestructura de IA y gobernanza.
• Supervisa las tendencias en implementación: IA sin servidor, inferencia perimetral, flujos de MLOps o marcos de trabajo de IA responsables.
• Experimenta con herramientas, marcos de trabajo o arquitecturas nuevos para comprender las concesiones y compensaciones que conllevan, así como las implicaciones prácticas.
• Interactúa con tus compañeros y asiste a foros tecnológicos en los que se hable sobre las prácticas y herramientas en constante evolución.

Un arquitecto que no se sigue formando corre el riesgo de quedarse obsoleto ante los cambios y de pasar de una posición proactiva a otra reactiva.

Comparación entre los arquitectos de IA y los no técnicos

Hay dos categorías básicas dentro de la trayectoria profesional general de los arquitectos de IA, y la mayoría de los roles pertenecen a una u otra:

• Los arquitectos técnicos de IA se centran en la infraestructura, los flujos, la implementación de modelos, las operaciones, la escalabilidad y la integración. Su objetivo es hacer que los sistemas funcionen, e interaccionan estrechamente con ingenieros, científicos de datos y equipos de plataformas.
• Los arquitectos de IA no técnicos, por el contrario, están más orientados a la estrategia, la gobernanza, la alineación empresarial, la gestión de las partes interesadas y la arquitectura empresarial. No pueden codificar ni desarrollar modelos por sí mismos, pero actúan como líderes que diseñan marcos de trabajo, establecen políticas y priorizan iniciativas.

Las organizaciones se benefician de ambos perfiles: el arquitecto técnico garantiza la excelencia operativa, mientras que el no técnico asegura la alineación estratégica y la preparación empresarial.

Para quienes están valorando esta oportunidad, esto es lo que hay que saber sobre la remuneración y la demanda.

Rangos salariales

Los salarios de los arquitectos de IA varían en función de la región, la experiencia, el sector y el tamaño de la empresa. En Estados Unidos, los profesionales en este puesto suelen ganar más de seis cifras. La remuneración tiende a aumentar significativamente con la experiencia, la responsabilidad de liderazgo y el éxito en las implementaciones de IA a escala de producción. En otras zonas geográficas, las cifras varían, pero se mantiene el patrón de remuneración prémium para este puesto especializado.

Crecimiento laboral y oportunidades

A medida que las organizaciones maduran gracias a la IA, también aumenta su necesidad de contar con arquitectos que sean capaces de llevar los proyectos más allá de la fase piloto y convertirlos en soluciones de producción fiables. Sectores como la sanidad, las finanzas, la fabricación, el comercio minorista y las telecomunicaciones, entre muchos otros, tanto del sector público como del privado, están invirtiendo cada vez más en sistemas de IA de nivel empresarial escalables y, por lo tanto, están aumentando su demanda de talento en arquitectura de IA.

Normalmente, el progreso profesional pasa de puestos como ingeniero de datos o especialista en aprendizaje automático a arquitecto de IA y, a continuación, a responsable de IA empresarial, director de IA o puestos de liderazgo similares que supervisan la estrategia de IA en toda la organización.

Si quieres convertirte en arquitecto de IA (o tu organización quiere desarrollar un liderazgo más fuerte en inteligencia artificial), invertir en formación específica es una buena decisión. ServiceNow University ofrece un amplio abanico de cursos relacionados con la IA, diseñados para ayudar a los profesionales a trabajar con sistemas de IA empresariales reales. Tanto si estás empezando como si te interesa ampliar tus habilidades, estos recursos pueden ayudarte a:

• Desarrollar habilidades prácticas en la implementación y la gobernanza de la IA.
• Reforzar tu comprensión de cómo la IA encaja en una arquitectura empresarial más amplia.
• Obtener credenciales que pongan de manifiesto tu preparación para liderar iniciativas de IA.

Los siguientes cursos pueden ayudarte a adquirir los conocimientos y la experiencia que necesitas:

• AI Essentials
  Establece una base sólida en conceptos y terminología de IA. 
• Get Started with Artificial Intelligence
  Aprende a usar ServiceNow AI platform.
• Predictive Intelligence Fundamentals y Predictive Intelligence Implementation
  Comprende e implementa modelos predictivos en los flujos de trabajo.
• AI Agents: Build an AI Agent, Configure AI Agents y AI Agent Administration
  Participa en laboratorios de trabajo práctico para crear y gestionar agentes de IA.
• AI Strategy for Platform Owners
  Aprende a diseñar y ejecutar estrategias de IA a escala.
• AI Search: Indexing
  Aprende a configurar y optimizar las experiencias de búsqueda basadas en IA.
• AI Builder Fundamentals
  Aprende a crear flujos de trabajo y aplicaciones inteligentes basados en IA.
• ServiceNow AI Implementation (SNAII) (Curso impartido por un profesor)
  Este nuevo curso está diseñado para ayudar a los profesionales a implementar capacidades de IA en todas las líneas de productos de ServiceNow. Esta ruta de aprendizaje, que se lanzará en enero de 2026, incluye la administración y estrategia de Now Assist, el Kit de habilidades de Now Assist, la evaluación e implementación de agentes de IA, gráficos de conocimientos y conectores de contenido externo, capacidades de la Torre de control de IA e integración con el cliente MCP, Now Assist y Agentes de IA.

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