Giovanna Caneva
Creative Copywriter Sr. en Coderhouse
Inteligencia Artificial
¿Cómo aprender inteligencia artificial desde cero?
Publicado el
August 26, 2025
La inteligencia artificial (IA) dejó de ser terreno exclusivo de ingenieros y científicos de datos. Hoy cualquier persona puede empezar desde cero y construir proyectos útiles para su trabajo o su emprendimiento. En esta guía vas a ver qué es la IA, por dónde arrancar sin experiencia previa, un roadmap práctico con proyectos simples, herramientas (con y sin código), errores comunes y una lista de recursos y cursos para dar tu primer paso con confianza.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La IA es el conjunto de técnicas que permiten a una computadora aprender patrones a partir de datos y tomar decisiones o generar contenido. Sus ramas más populares incluyen machine learning (modelos que aprenden de ejemplos), deep learning (redes neuronales), NLP o procesamiento del lenguaje natural (texto), visión por computadora (imágenes y video) e IA generativa (texto, imágenes, audio y código creados por modelos).
Por qué empezar ahora (aunque no tengas experiencia)
Aplicación transversal: marketing, operaciones, finanzas, producto, educación, salud… la IA ya está en todos lados.
Herramientas accesibles: podés prototipar con plataformas sin código o con notebooks simples antes de pasar a proyectos avanzados.
Empleabilidad: entender IA (aunque sea a nivel práctico) te hace más competitivo y acelera tu carrera.
Primeros pasos: fundamentos mínimos que sí suman
Conceptos de IA y ML: qué es un dataset, features, target, entrenamiento, validación, overfitting, inferencia.
Datos y métricas: cómo limpiar datos, dividir en train/test y evaluar con precisión, recall, F1 o MAE/RMSE.
Programación práctica (opcional al inicio): Python + notebooks (Jupyter/Colab) para experimentar; librerías como pandas (datos) y scikit-learn (modelos clásicos).
IA generativa y prompts: cómo redactar instrucciones claras, estructuradas y reproducibles para obtener mejores resultados de los modelos.
Roadmap práctico para empezar (sin abrumarte)
Orientación y objetivos: definí un caso simple que te sirva (ej.: clasificar consultas de clientes, resumir documentos, generar copys).
Herramientas sin código: probá asistentes de IA, automatizaciones y playgrounds de modelos para validar ideas rápido.
Primer proyecto de datos: con una planilla (CSV) armá un flujo: limpieza → visualizaciones → pequeña predicción/clasificación con AutoML o una herramienta guiada.
Prompts con método: practicá estructura (contexto → objetivo → formato de salida → criterios de calidad) y compara versiones.
Prototipo reproducible: documentá el paso a paso, ejemplos de entradas/salidas y límites del modelo.
Portafolio: publicá tu proyecto (README, capturas, enlace a demo). Lo importante es que sea tangible, no perfecto.
Proyectos simples para tu primera semana
Clasificador de mensajes: etiqueta consultas como “soporte”, “ventas” o “general”.
Resumen de texto: condensa notas o PDFs en bullets con citas clave.
Generador de ideas: prompts para titulares de anuncios o descripciones de producto (con variaciones por canal).
Extracción de datos: convierte correos o formularios en filas de una planilla con campos consistentes.
Herramientas (con y sin código) que facilitan el inicio
Sin código: dashboards de IA generativa, conectores a planillas, editores con IA integrada, plataformas de automatización.
Con algo de código: Google Colab o Jupyter para notebooks; pandas para datos; scikit-learn para modelos clásicos; Hugging Face para modelos preentrenados.
Cómo estudiar IA según tu perfil
La estrategia más efectiva es aprender lo mínimo necesario para resolver un problema real y luego iterar. Si venís de negocios, marketing o contenidos, podés empezar por IA aplicada y prompts; si venís de datos, sumá fundamentos de ML; si sos docente o creativo, empezá con casos de uso y herramientas sin código.
Formarte con Coderhouse: ruta de inicio recomendada
Curso de Introducción a la Inteligencia Artificial — comprensión clara de qué es la IA, cómo funciona y cómo aplicarla a problemas reales. Ideal para el primer contacto.
Curso de IA aplicada a Marketing — si trabajás en marketing o e-commerce, aprendé a usar IA para segmentación, creatividad, automatización y optimización de campañas.
Curso de IA: Generación de Prompts — diseñá instrucciones efectivas y reproducibles para obtener mejores resultados con modelos generativos.
Cómo armar un portafolio de IA desde cero
Un repositorio por proyecto con README que explique el problema, la solución y ejemplos antes/después.
Demostraciones breves (GIFs o video corto) para mostrar el funcionamiento en segundos.
Datos y ética: indica la procedencia de los datos, qué información sensible evitaste y sesgos detectados.
Métricas de valor: tiempo ahorrado, precisión lograda o impacto en un proceso real (aunque sea chico).
Errores comunes (y cómo evitarlos)
Querer abarcar todo: elegí una rama (IA generativa, NLP básico, clasificación) y profundizá allí primero.
Saltarse los datos: la calidad de entrada define la calidad de salida; dedicá tiempo a limpiar y estructurar.
Probar sin medir: definí de antemano qué significa “mejor” (ej.: menos tiempo, más precisión) y medí.
No documentar: sin README ni ejemplos, tu proyecto es difícil de evaluar o reutilizar.
Preguntas frecuentes
¿Se puede aprender IA sin saber programar?
Sí. Podés empezar con herramientas sin código y con IA generativa orientada a prompts. Con el tiempo, sumar algo de Python te abre más posibilidades.
¿Cuánto tiempo lleva aprender lo básico?
En pocas semanas podés dominar conceptos y completar 1–2 proyectos simples. La profundidad llega con la práctica continua.
¿Qué lenguaje conviene aprender primero?
Python por su ecosistema y comunidad. Si no programás, comenzá con plataformas sin código y luego incorporalo.
¿Qué diferencia hay entre IA tradicional y generativa?
La IA tradicional predice o clasifica a partir de datos; la generativa crea texto, imágenes, audio o código siguiendo instrucciones (prompts).
¿Cómo elijo mi primer proyecto?
Tomá un problema concreto de tu trabajo/estudio (resumir documentos, clasificar consultas, generar ideas) y medí el impacto.
Conclusión
Aprender IA desde cero es totalmente posible si enfocás tu energía en fundamentos + práctica con proyectos reales. Empezá pequeño, medí resultados y documentá. Con cada iteración vas a ganar confianza y criterio técnico.
Si querés acelerar tu curva de aprendizaje con guía y práctica, podés comenzar con el Curso de Introducción a la Inteligencia Artificial, profundizar en el frente de marketing con el Curso de IA aplicada a Marketing y fortalecer tu práctica de prompting con el Curso de IA: Generación de Prompts.
Fuentes y referencias
Sobre el autor
¡Hola! Me dicen Gio 👋🏽 Soy Licenciada en Publicidad con una sólida trayectoria en marketing digital y gestión de contenidos UGC, influencers, paid media & owned media. Colaboré con industrias del mundo Tech, Beauty, Moda y Finanzas, cada una de las cuales aportó valor a mi perfil profesional desde un lugar diferente. 📲 Soy heavy user de redes sociales, lo cual me mantiene actualizada constantemente acerca de tendencias, vocabulario y buenas prácticas de las distintas plataformas. Para saber más sobre mi formación, ¡te invito a revisar mi perfil de LinkedIn!
