"La inteligencia artificial es seguramente la tecnología con mayor potencial de crecimiento e impacto en las próximas décadas", afirmó Sergio Pernice, director de la carrera, físico y MBA.


Sergio Pernice, director de la carrera Ingeniería en Inteligencia Artificial de UCEMA

"Cada día surgen nuevas aplicaciones en sectores tan diversos como la salud, educación, finanzas, manufactura, comercio, logística y administración pública. Esto se traduce en oportunidades laborales crecientes para los graduados, tanto a nivel local como internacional. Nuestros egresados tendrán la capacidad y formación para ocupar roles técnicos de alta especialización, liderar equipos multidisciplinarios, desarrollar startups innovadores, o incluso continuar carreras académicas y científicas en universidades prestigiosas en todo el mundo", agregó.

El programa se distingue por su enfoque que combina excelencia académica, innovación tecnológica y flexibilidad curricular. Inspirándose en los estándares de prestigiosas universidades internacionales como Stanford y MIT, incorpora metodologías modernas como el uso de contenidos online de instituciones internacionales y clases con modalidad de aula invertida.

Una de las grandes innovaciones de esta iniciativa es la entrega de un título intermedio de "Analista en Inteligencia Artificial" al completar el segundo año, lo que busca facilitar una temprana inserción laboral en un mercado de gran dinamismo.

La estructura curricular es flexible, ofreciendo seis materias optativas y cinco talleres específicos. Esta adaptabilidad, la máxima permitida por la ley de educación argentina, permite a la UCEMA incorporar rápidamente las últimas tecnologías, herramientas y métodos emergentes del campo de la inteligencia artificial.

El plan de estudios está anclado en la práctica. Incluye prácticas profesionales supervisadas con empresas e instituciones del ecosistema tecnológico, así como un Proyecto Final Integrador donde los estudiantes aplicarán técnicas avanzadas de IA a problemas reales, fortaleciendo su experiencia desde el inicio.

Los futuros ingenieros desarrollarán capacidades clave para diseñar, programar e implementar algoritmos complejos, dominando técnicas como aprendizaje automático (machine learning), aprendizaje profundo (deep learning), aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning) y optimización. También se profundizará en áreas específicas como el procesamiento de lenguaje natural y visión computacional.