Formaciones y herramientas gratuitas de IA en Google
La formación de calidad en inteligencia artificial está al alcance de cualquiera. No digo que no tenga una curva de aprendizaje importante, pero nos lo están poniendo realmente fácil.
Y en esto, Google ha abierto una puerta interesante. Ofrece un ecosistema completo de aprendizaje que cubre desde los fundamentos del machine learning hasta el despliegue de modelos en producción. Y me refiero a herramientas reales, relativamente sencillas de poner en marcha, y que nos aportarán más aprendizaje que muchos artículos que leemos.
Os dejo mi hoja de ruta preferida de productos de Google que podemos reforzar con las formaciones de Kaggle (también gratuitas).
Machine Learning Crash Course (enlace)
Empezaría por este curso que aterriza conceptos como regresión lineal, ingeniería de variables o evaluación de modelos. Suena demasiado técnico, pero lo explican de manera sencilla y es el tipo de base que necesitamos para evitar sentir la IA como magia.
Notebook LLM (enlace)
Será nuestro centro de conocimiento. Ya no es necesario que tengamos múltiples notas en diferentes plataformas. Dentro de esta gran aplicación podremos arrojar las fuentes de información categorizadas que más nos interesen para interactuar con dicho conocimiento. A mi juicio, ofrece la mejor organización y procesamiento de datos que jamás allá visto. Yo tengo todo mi día a día volcado ahí.
Google Colab (enlace)
Después de la teoría llega la práctica. Colab es un entorno Jupyter Notebook en la nube que permite programar en Python, entrenar modelos de machine learning y usar recursos de GPU/TPU sin instalar nada. Es ideal para experimentar con IA y ciencia de datos ya que elimina la fricción técnica: abres el navegador y empiezas a entrenar modelos. Más rápido no puede ser. Es otro producto que utilizo prácticamente todos los días debido a su gran sencillez. Y si tenéis problemas para arrancar, podéis utilizar algunas de las plantillas existentes.
Tensorflow (enlace)
Es una biblioteca open-source para crear y ejecutar modelos de aprendizaje automático (entrenamiento e inferencia) en Python. Es utilizada en investigación, producción y educación sin coste. Este sistema facilita a principiantes y expertos la creación de modelos de aprendizaje automático para escritorio, dispositivos móviles, web y la nube. Realmente sencillo de configurar y poner en marcha.
Vertex AI (enlace)
Cuando hablamos de llevar nuestra aplicación de IA a producción, Vertex AI es la mejor opción. Nos ayudará con el despliegue, monitorización y escalabilidad. Es ahí donde muchos perfiles técnicos se quedan cortos. Saben entrenar modelos, pero no saben ponerlos en marcha.
Google AI
Y el barniz final lo ofrece la solución para usuarios de Google. Tanto la capa generativa accesible con la API de Gemini como el entorno de Google AI Studio nos facilita la integración de la IA en productos reales, no sólo experimentar con prompts. Recomiendo echar un vistazo a Gemini Code Assist para avanzar más rápido con la programación o Firebase Studio para la creación de aplicaciones.
También tenemos a nuestra disposición proyectos adicionales como Teachable Machine, que nos ayudará a trabajar y procesar imágenes, sonidos y posturas y que nos fácilmente integrables en nuestros proyectos.
No se trata de acumular cursos. Se trata de entender el ecosistema que está definiendo los estándares actuales.
La mayoría de estas formaciones pasan desapercibidas porque son gratuitas. Paradójicamente, en tecnología lo gratis suele asociarse a superficial. Sin embargo, aquí ocurre lo contrario: lo que nos ofrece Google es exactamente el marco mental y técnico que utilizan equipos profesionales.
La verdadera oportunidad no es “aprender IA”. Es desarrollar criterio. Entender qué ocurre bajo el capó. Saber cuándo un modelo falla y por qué.
En los próximos años, la diferencia no estará en quién usa herramientas inteligentes. Estará en quién comprende su lógica y sus límites.
Y esa distancia empieza, muchas veces, por algo tan simple como decidir dedicar tiempo a lo que otros pasan por alto.