La inteligencia artificial ya no es una promesa de futuro. Está presente en herramientas de trabajo, plataformas digitales, buscadores, sistemas de recomendación, atención al cliente, análisis de datos, automatización de procesos, creación de contenidos, programación, gestión documental y toma de decisiones empresariales.
Cada vez más organizaciones necesitan entender cómo utilizar la IA de forma práctica, segura y responsable. Y, al mismo tiempo, cada vez más profesionales se preguntan cómo pueden adaptarse a este nuevo escenario laboral.
En ADF Formación contamos con el curso IFCD107 Especialista en Inteligencia Artificial, una formación diseñada principalmente para personas ocupadas de la Comunidad de Madrid que quieren dar un paso hacia una de las áreas tecnológicas con mayor proyección.
Este curso está orientado a aprender cómo utilizar aplicaciones y algoritmos de Inteligencia Artificial en proyectos reales dentro de la empresa, trabajando fundamentos de IA, Python, análisis de datos, Machine Learning, redes neuronales, bases de datos, Auto Machine Learning, Responsible AI y habilidades aplicadas al desarrollo de proyectos tecnológicos.
Por qué formarse en Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial está transformando el mercado laboral. No solo afecta a perfiles puramente tecnológicos: también está cambiando la forma de trabajar en áreas como administración, marketing, ventas, recursos humanos, atención al cliente, logística, educación, salud, finanzas o comunicación.
El informe Future of Jobs 2025 del World Economic Forum sitúa las competencias vinculadas a IA, big data, redes y ciberseguridad entre las que tendrán un crecimiento más rápido en demanda. Además, destaca que las habilidades humanas como el pensamiento analítico, la resiliencia, el liderazgo y la colaboración seguirán siendo esenciales en los próximos años.
Esto significa que el futuro profesional no depende solo de conocer herramientas de IA. También depende de saber aplicarlas con criterio, comprender sus límites, interpretar datos, resolver problemas y comunicar soluciones.
Formarse en IA puede ayudarte a mejorar tu perfil profesional, adaptarte a nuevas formas de trabajo y participar en proyectos de innovación dentro de empresas y organizaciones.
La IA aplicada a la empresa: mucho más que usar herramientas
Cuando hablamos de inteligencia artificial en la empresa, no hablamos únicamente de utilizar un chatbot o generar textos automáticamente.
La IA aplicada permite analizar grandes volúmenes de datos, detectar patrones, hacer predicciones, automatizar tareas, clasificar información, apoyar la toma de decisiones y desarrollar soluciones que ayuden a mejorar procesos internos.
Algunos ejemplos de aplicación pueden ser:
- Predecir la demanda de ventas.
- Analizar la fuga de clientes.
- Automatizar la lectura de documentos.
- Extraer métricas clave de grandes conjuntos de datos.
- Crear modelos de recomendación.
- Clasificar información.
- Detectar patrones en datos empresariales.
- Apoyar la toma de decisiones con modelos predictivos.
- Desarrollar soluciones de IA en entornos cloud.
Por eso, el curso IFCD107 Especialista en Inteligencia Artificial no se queda en la superficie. Su objetivo es que el alumnado comprenda los fundamentos técnicos y pueda aplicarlos en proyectos de uso real en la empresa.
Datos clave del curso IFCD107
| Curso | Especialista en Inteligencia Artificial |
|---|---|
| Código | IFCD107 |
| Duración | 230 horas |
| Familia profesional | Informática y Comunicaciones |
| Área profesional | Desarrollo |
| Nivel de cualificación profesional | Nivel 3 |
| Destinatarios principales | Personas ocupadas de la Comunidad de Madrid |
| Objetivo general | Utilizar aplicaciones y algoritmos de Inteligencia Artificial en proyectos empresariales |
| Enfoque | Python, Machine Learning, redes neuronales, AutoML, bases de datos, Responsible AI y proyecto práctico |
Qué aprenderás en el curso Especialista en Inteligencia Artificial
El curso IFCD107 está estructurado en diferentes módulos que permiten avanzar desde los fundamentos de la Inteligencia Artificial hasta la realización de un proyecto completo.
El programa oficial recoge una duración total de 230 horas y se organiza en módulos sobre fundamentos de IA, exploración de datos, algoritmos de Machine Learning, redes neuronales, visualización de resultados, bases de datos aplicadas a IA, Auto Machine Learning, Responsible AI, caso práctico y soft skills.
Fundamentos de Inteligencia Artificial y Python
El primer bloque del curso introduce los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial, sus principales modalidades y los algoritmos más utilizados.
También se trabajan fundamentos matemáticos y estadísticos necesarios para comprender cómo funcionan distintos algoritmos de IA. Estos conceptos se implementan utilizando Python, uno de los lenguajes más utilizados en proyectos de análisis de datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial.
Durante este módulo, el alumnado se familiariza con el entorno de trabajo, las herramientas y programas habituales, y el uso de Python para aplicar conceptos matemáticos, estadísticos y de programación.
Exploración y tratamiento de datos
La Inteligencia Artificial depende de los datos. Por eso, antes de entrenar un modelo es necesario saber preparar, limpiar, analizar y visualizar conjuntos de datos.
En este bloque se trabaja el papel del Data Scientist en la explotación, análisis y gestión de datos dentro de una empresa, así como el uso de librerías de visualización y preparación de datos.
El objetivo es aprender a detectar defectos en los conjuntos de datos, comprender sus causas y buscar soluciones que permitan trabajar con información más fiable.
Algoritmos de Machine Learning
Uno de los ejes principales del curso es el Machine Learning, o aprendizaje automático.
En este módulo se estudian los conceptos matemáticos básicos necesarios para comprender distintos algoritmos de ML, su implementación en Python y su aplicabilidad a problemas reales.
El alumnado aprende a identificar qué algoritmo puede ser más adecuado según el tipo de problema y el objetivo del proyecto. También se introducen conceptos como sistemas de recomendación y aprendizaje por refuerzo.
Esta parte del curso resulta especialmente importante para entender cómo una empresa puede utilizar datos históricos para hacer predicciones, clasificaciones o recomendaciones.
Redes neuronales, visión artificial y procesamiento del lenguaje
El curso también incluye un bloque de redes neuronales, una de las áreas más conocidas dentro de la Inteligencia Artificial.
El programa trabaja la aplicación de redes neuronales a diferentes campos, como Computer Vision o procesamiento de lenguaje natural, también conocido como NLP.
El alumnado aprende fundamentos matemáticos, modelos habituales, implementación en Python y uso de librerías relevantes para aplicar algoritmos basados en redes neuronales.
Esta parte permite acercarse a tecnologías que están detrás de muchas aplicaciones actuales: reconocimiento de imágenes, análisis de texto, clasificación automática, asistentes inteligentes o modelos capaces de interpretar información compleja.
Visualización de resultados
Un modelo de IA no sirve de mucho si sus resultados no se entienden.
Por eso, el curso dedica un módulo a la visualización de resultados, donde se aprende a interpretar los datos obtenidos de los modelos de Machine Learning y a comunicar conclusiones de forma clara.
El programa incluye contenidos sobre precisión del modelo, detección de overfitting, identificación de sesgos y visualización del proceso de entrenamiento.
Esta parte conecta directamente con una competencia muy importante en la empresa: transformar datos y resultados técnicos en información útil para la toma de decisiones.
Bases de datos aplicadas a la IA
La IA también necesita una buena gestión de la información.
En el módulo de bases de datos en IA, el alumnado trabaja conceptos relacionados con SQL, bases de datos relacionales, bases de datos NoSQL, operaciones CRUD y tratamiento de datasets desde Python.
Este bloque permite comprender cómo almacenar, consultar y organizar información de forma estructurada para utilizarla posteriormente en proyectos de Inteligencia Artificial.
Auto Machine Learning y AWS SageMaker
El curso también introduce el Auto Machine Learning, una línea de trabajo que permite utilizar herramientas para generar, entrenar y probar modelos de Machine Learning de forma más automatizada.
El programa incluye el tratamiento de datos desde AWS SageMaker, la carga y tratamiento de conjuntos de datos, la visualización de información, el entrenamiento de modelos mediante AutoML, la validación y evaluación de modelos, y la implementación de servicios web seguros accesibles mediante API.
Este bloque resulta especialmente interesante porque conecta la Inteligencia Artificial con entornos cloud y con herramientas utilizadas en proyectos empresariales reales.
Responsible AI: aprender a usar la IA con criterio
Una de las partes más relevantes del curso es el módulo de Responsible AI, centrado en la aplicación responsable de la Inteligencia Artificial.
El desarrollo de sistemas de IA plantea cuestiones sociales, legales, políticas y éticas relacionadas con los datos, la privacidad, la gobernanza, la toma de decisiones automatizada, los sesgos y la responsabilidad profesional.
La Comisión Europea recuerda que la alfabetización en IA es un objetivo importante y una obligación dentro del marco del Reglamento de Inteligencia Artificial para proveedores y responsables del despliegue de sistemas de IA.
Por eso, formarse en IA no significa solo aprender algoritmos. También implica desarrollar pensamiento crítico, comprender los riesgos y aplicar criterios éticos en el diseño, uso y comunicación de soluciones basadas en datos.
El programa del curso incluye precisamente contenidos sobre ética, moralidad, responsabilidad, derechos digitales, gobernanza de datos, interacción persona-datos, investigación e innovación responsables, así como evaluación de problemas éticos actuales en la industria y la ciencia de datos.
Caso práctico: aplicar lo aprendido en un proyecto completo
La formación culmina con un caso práctico en IA de 60 horas, en el que el alumnado desarrolla un proyecto completo aplicando los conocimientos trabajados durante el curso.
Este módulo permite analizar un problema de IA, tomar decisiones sobre cómo abordarlo, identificar entornos y herramientas, gestionar fases del proyecto, diseñar componentes y comunicar conclusiones.
Además, el programa establece una orientación metodológica basada en PBL, es decir, aprendizaje basado en la resolución de problemas y retos. También contempla el trabajo por equipos y la defensa final de un proyecto, de forma que el alumnado pueda poner en práctica tanto los conocimientos técnicos como las habilidades profesionales adquiridas.
Soft skills para trabajar en proyectos de IA
La IA no se desarrolla de forma aislada. Los proyectos tecnológicos requieren equipos, comunicación, organización, creatividad y capacidad para entender las necesidades del cliente.
Por eso, el curso incluye un módulo de soft skills con contenidos sobre metodologías ágiles, Scrum, Design Thinking y storytelling.
Estas habilidades ayudan a trabajar en entornos digitales cambiantes, participar en equipos de desarrollo, generar soluciones innovadoras y comunicar ideas de forma eficaz.
El World Economic Forum también señala que, junto a las competencias tecnológicas, las habilidades humanas como el pensamiento analítico, la colaboración, la resiliencia y el liderazgo seguirán siendo fundamentales en el mercado laboral.
Requisitos de acceso al curso
Al tratarse de una especialidad de nivel de cualificación profesional 3, el curso requiere cumplir determinados requisitos de acceso.
Según el programa oficial, se puede acceder cumpliendo alguno de estos requisitos:
- Título de Técnico Superior o equivalente.
- Prueba de acceso a Ciclos Formativos de Grado Superior.
- Prueba oficial de acceso a la universidad.
- Certificado de profesionalidad de nivel 3.
- Título de Grado o equivalente.
- Título de Postgrado o equivalente.
Además, el programa indica como requisitos adicionales contar con conocimientos previos en programación orientada a objetos utilizando Java y un nivel alto de inglés, mínimo B1.
En caso de duda, lo recomendable es consultar con ADF Formación para revisar tu situación y confirmar si cumples los requisitos de acceso.
Salidas profesionales relacionadas con la Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial está generando nuevas oportunidades y transformando perfiles profesionales ya existentes.
Randstad señala que los conocimientos en IA están modificando las tendencias del mercado laboral y analiza millones de ofertas de empleo globales para identificar cómo estas competencias influyen en las oportunidades profesionales.
El curso IFCD107 se relaciona con ocupaciones del ámbito de la informática, el desarrollo y el análisis tecnológico, como:
- Ingenieros informáticos.
- Ingenieros técnicos en informática de sistemas.
- Ingenieros técnicos en informática de gestión.
- Analistas de aplicaciones junior.
- Analistas-programadores junior.
- Consultores informáticos.
- Programadores de aplicaciones informáticas.
Estos perfiles pueden trabajar en empresas tecnológicas, departamentos de desarrollo, consultoras, áreas de análisis de datos, proyectos de automatización, equipos de transformación digital o iniciativas de innovación empresarial.
Por qué estudiar Inteligencia Artificial en ADF Formación
En ADF Formación apostamos por una enseñanza cercana, práctica y orientada al empleo.
Sabemos que la Inteligencia Artificial puede parecer compleja desde fuera, pero también sabemos que una formación bien estructurada permite avanzar paso a paso: entender los fundamentos, trabajar con datos, aplicar algoritmos, interpretar resultados y desarrollar proyectos.
El curso IFCD107 Especialista en Inteligencia Artificial está pensado para que el alumnado no solo conozca conceptos, sino que pueda aplicarlos a situaciones reales dentro de la empresa.
Además, al estar dirigido principalmente a personas ocupadas de la Comunidad de Madrid, puede ser una oportunidad para actualizar competencias, mejorar el perfil profesional y prepararse para un entorno laboral en plena transformación.
La IA como oportunidad para actualizar tu perfil profesional
La inteligencia artificial no debe verse únicamente como una amenaza o una moda. Bien utilizada, puede convertirse en una herramienta para mejorar procesos, tomar mejores decisiones, automatizar tareas repetitivas y generar nuevas soluciones.
Pero para aprovecharla hace falta formación.
Aprender IA hoy significa prepararse para trabajar mejor mañana: con más criterio, más capacidad de análisis y más herramientas para participar en proyectos tecnológicos.
El curso IFCD107 Especialista en Inteligencia Artificial de ADF Formación te ofrece una oportunidad para adquirir conocimientos aplicados en Python, Machine Learning, redes neuronales, bases de datos, AutoML, Responsible AI y desarrollo de proyectos.
Preguntas frecuentes sobre el curso IFCD107
¿Qué es el curso IFCD107?
El IFCD107 es una especialidad formativa de Especialista en Inteligencia Artificial, perteneciente a la familia profesional de Informática y Comunicaciones y al área profesional de Desarrollo.
¿Cuánto dura el curso?
El curso tiene una duración total de 230 horas.
¿A quién va dirigido?
Está diseñado principalmente para personas ocupadas de la Comunidad de Madrid que quieren mejorar sus competencias tecnológicas y formarse en Inteligencia Artificial aplicada a la empresa.
¿Qué se aprende en el curso?
Se trabajan fundamentos de IA, Python, exploración de datos, Machine Learning, redes neuronales, visualización de resultados, bases de datos, Auto Machine Learning, Responsible AI, metodologías ágiles, Design Thinking, storytelling y desarrollo de un caso práctico.
¿Es un curso práctico?
Sí. El programa incluye ejercicios prácticos, aprendizaje basado en retos y un proyecto final en equipo con defensa del trabajo realizado.
¿Necesito conocimientos previos?
El programa oficial indica requisitos académicos de nivel 3 y conocimientos previos en programación orientada a objetos con Java, además de nivel alto de inglés, mínimo B1.
Fórmate como Especialista en Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial está cambiando la forma en la que trabajan las empresas. Saber utilizarla con criterio puede marcar la diferencia en tu desarrollo profesional.
Con el curso IFCD107 Especialista en Inteligencia Artificial de ADF Formación, podrás formarte en una de las áreas tecnológicas con mayor proyección y aprender a aplicar algoritmos y herramientas de IA en proyectos empresariales.
Si quieres dar un paso hacia el futuro tecnológico, este puede ser el momento.
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