Milagros Martin
Front Person & Content Creator en Coderhouse
Inteligencia Artificial y Data
¿Cómo aprender inteligencia artificial desde cero?
Publicado el
26 de agosto de 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! Soy Mili y soy creadora de contenido con una audiencia de más de 600k seguidores en mis plataformas (@soymilimartin), donde comparto contenido de estilo de vida, viajes y vlogs📱 🤝He trabajado con marcas reconocidas como Banco Santander, Amazon Music, Aeropuertos Argentina, Coderhouse, QS Top Universities, Turismo City y Surfshark, entre otras.