Boletín del Proyecto GenAISA #2: Dentro del nuevo curso de educación superior GenAISA

Europa está entrando en una fase decisiva de su transformación digital. A medida que la IA Generativa se integra en todos los sectores, la demanda de nuevas competencias impulsadas por la IA, así como de nuevos puestos de trabajo, aumenta rápidamente. El consorcio GenAISA responde a esta necesidad desarrollando dos currículos integrales de Educación Superior (ES) y Formación Profesional (FP) en IA Generativa, diseñados para dotar a los estudiantes de los conocimientos y las competencias aplicadas que requiere un mercado laboral en constante evolución. En este boletín informativo presentamos brevemente el currículo de ES, que incluye cinco asignaturas, y en el próximo boletín presentaremos el currículo de FP.

Este boletín ofrece una mirada interna a los materiales de capacitación que se están desarrollando actualmente y muestra cómo se alinean directamente con dos profesiones emergentes clave:

• Ingeniero rápido
• Desarrollador de aplicaciones de IA generativa

Ambos perfiles han sido identificados y descritos formalmente en el paquete de trabajo de mapeo de puestos de trabajo del proyecto, con competencias y responsabilidades detalladas incluidas en los materiales de apoyo.

Materiales de formación para futuros profesionales de la IA

El curso GenAISA HE se basa en cinco módulos de formación, Cada módulo está diseñado para satisfacer las necesidades laborales reales identificadas por el consorcio. A continuación, se presenta una descripción general de los módulos y su relación con las dos profesiones emergentes de IA.

1. Introducción a la IA generativa

Este tema introduce a los estudiantes a los fundamentos de la IA Generativa, rastreando su evolución desde las primeras GAN y VAE hasta los sistemas actuales basados en transformadores y difusión. También aborda los desafíos éticos, sociales y de transparencia que rodean a la IA moderna (sesgo, fiabilidad, procedencia de los datos, explicabilidad).

Conexión con perfiles de trabajo:

• Ingenieros rápidos Es necesario tener una base sólida en el comportamiento del modelo, sus limitaciones y patrones lingüísticos para diseñar indicaciones efectivas.
• Desarrolladores de aplicaciones de IA generativa Requiere comprensión de los tipos de modelos para seleccionar la arquitectura adecuada para cada tarea.

2. PNL, generación de imágenes y vídeos en IA generativa

Este tema se centra en las capacidades multimodales de los sistemas GenAI modernos: cómo procesan el lenguaje, cómo generan imágenes o vídeos, y cómo los humanos interactúan con estos sistemas. Los estudiantes exploran casos prácticos como herramientas de texto a imagen, asistentes conversacionales y razonamiento multimodal.

Conexión con perfiles de trabajo:

• Ingenieros rápidos Aprenda cómo el lenguaje y las señales visuales influyen en el resultado del modelo, lo que respalda las habilidades para la optimización y prueba rápidas.
• Desarrolladores de aplicaciones de IA generativa Obtenga información sobre las API multimodales y aprenda cómo integrarlas en las aplicaciones.

3. Modelos de IA generativos

Un módulo más técnico que abarca GAN, VAE, modelos de difusión, difusión latente y arquitecturas híbridas. Se basa en estudios de vanguardia y publicaciones de referencia sobre modelado generativo profundo, lo que proporciona a los estudiantes una comprensión estructurada de cómo se implementan y mejoran los sistemas generativos.

Conexión con perfiles de trabajo:

• Ingenieros rápidos Benefíciese al comprender las restricciones del modelo, los mecanismos de sesgo y los modos de falla.
• Desarrolladores de aplicaciones de IA generativa Adquirir conocimientos esenciales sobre el funcionamiento del modelo, el ajuste fino y los flujos de trabajo de optimización.

4. Fundamentos del aprendizaje profundo para la IA generativa

Este tema presenta a los estudiantes los fundamentos del aprendizaje profundo, desde los componentes de la arquitectura neuronal hasta las incrustaciones y las técnicas de optimización. Prepara a los estudiantes para comprender o implementar sistemas de IA utilizando marcos de trabajo modernos.

Conexión con perfiles de trabajo:

• Ingenieros rápidos Desarrollar las habilidades analíticas necesarias para evaluar las fortalezas y debilidades de los resultados del modelo.
• Desarrolladores de aplicaciones de IA generativa Adquirir los conocimientos técnicos necesarios para trabajar con API, realizar ajustes e integrar modelos en aplicaciones.

5. Gestión de la transformación de la IA generativa

La adopción de la IA generativa requiere preparación organizacional, habilidades de gestión, gobernanza y toma de decisiones ética. Este módulo proporciona métodos prácticos, modelos de procesos y marcos para el diseño e implementación responsable de la IA. También abarca la transformación de la IA en las empresas y la industria, así como el liderazgo del cambio. El contenido se basa en investigaciones recientes y casos prácticos de diversos sectores.

Conexión con perfiles de trabajo:

• Ingenieros rápidos Debe comprender los conceptos básicos de los procesos de diseño de IA, cumplimiento, seguridad y gobernanza para diseñar indicaciones responsables.
• Desarrolladores de aplicaciones de IA generativa Es necesario conocer los procesos de diseño y desarrollo de IA, las prácticas de seguridad y gestión de cambios al integrar modelos en productos.

Conectando la capacitación con oportunidades laborales reales

El curso de educación superior y formación profesional se ha diseñado intencionalmente para corresponder a dos profesiones de rápido crecimiento identificadas en el informe de perfiles laborales del proyecto:

Ingeniero rápido

Un especialista en inteligencia artificial de nivel medio que diseña, prueba y optimiza indicaciones para LLM y otros sistemas generativos.
Habilidades esenciales: PNL, optimización rápida, metodologías de prueba, pensamiento crítico, conciencia de sesgos y seguridad.
Trayectorias profesionales típicas: Equipos de productos de IA, EdTech, automatización de la experiencia del cliente, diseño de avisos legales/médicos.

Desarrollador de aplicaciones de IA generativa

Un rol técnico centrado en la integración de modelos de IA generativos en aplicaciones reales, garantizando la seguridad, el rendimiento y la usabilidad.
Habilidades esenciales: Integración de API, orquestación de modelos, desarrollo backend/frontend, DevOps preparado para IA, programación consciente del cumplimiento.
Trayectorias profesionales típicas: Desarrollo de software de IA, SaaS, I+D corporativo, salud digital, industrias creativas.

Mirando hacia el futuro

Los materiales de aprendizaje de educación superior se encuentran actualmente en fase de perfeccionamiento, integrando ejemplos reales y tareas basadas en casos prácticos desarrollados por los socios del proyecto. Una vez completados, estarán disponibles como recursos educativos abiertos a través de Plataforma de aprendizaje en línea GenAISA, garantizando la accesibilidad en todos los ecosistemas académicos y de formación de Europa.

En la siguiente fase, el consorcio realizará pruebas piloto de estos materiales en instituciones de educación superior seleccionadas, recopilando comentarios de educadores y estudiantes para garantizar la calidad, la inclusión y la relevancia en el mundo real.