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Grado en Inteligencia Artificial en Universidad del País Vasco: nota de corte 10.343 | Franky

El Grado en Inteligencia Artificial es una titulación muy reciente en España (las primeras promociones arrancaron hacia 2021-2022 en universidades como la UPC, la UAB, la URJC o la Carlos III). Es, en esencia, un grado de ingeniería informática especializado desde el primer día en IA: comparte el núcleo duro de matemáticas (álgebra, cálculo, optimización, estadística) y programación (algorítmica, estructuras de datos, paralelismo) con la informática clásica, pero sustituye buena parte de las asignaturas de sistemas, redes o ingeniería del software por aprendizaje automático, redes neuronales y deep learning, procesamiento del lenguaje natural, visión por computador, robótica y sistemas basados en el conocimiento.

En la práctica se estudia a programar (Python sobre todo, además de C/C++ y R), a representar conocimiento y razonar de forma automática, a construir y entrenar modelos de machine learning y deep learning (regresión, árboles, SVM, redes convolucionales y recurrentes, transformers, aprendizaje por refuerzo), a tratar texto y voz, a procesar imágenes y a desplegar agentes autónomos y robots. Casi todos los planes incluyen además una asignatura obligatoria de ética e impacto social de la IA, algo poco habitual en otras ingenierías.

Conviene tener clara una cosa: aunque el nombre 'Inteligencia Artificial' suena muy específico, la base es la de un informático. Eso es bueno (da empleabilidad amplia: puedes acabar de desarrollador de software, de ingeniero de datos o de ingeniero de IA) pero también significa que es un grado matemáticamente exigente, no un curso de 'usar ChatGPT'. La parte de fondo es álgebra lineal, cálculo, probabilidad y programación seria.

Un matiz administrativo: en algunas universidades este grado se clasifica dentro de la rama de Ciencias Sociales y Jurídicas o de Ciencias por cómo se verificó el título, pero por contenidos y perfil profesional es plenamente una ingeniería. La nota de corte alta (entre 9 y 12 sobre 14 en las públicas) refleja la fuerte demanda actual.

Antes de la universidad

Cómo prepararte en Bachillerato y la EBAU para entrar en esta carrera.

Bachillerato recomendado

Bachillerato de Ciencias y Tecnología. Es prácticamente obligatorio de facto: necesitas la base de matemáticas y, muy recomendable, física.

Nota de corte 2025 en España

Desde 9.090 hasta 11.894 según universidad

Asignaturas clave

Matemáticas IIFísicaTecnología e Ingeniería / Informática o Programación si tu instituto la ofreceDibujo Técnico (opcional, ayuda con el razonamiento espacial pero no es clave)

PAU / EBAU

Lo decisivo es Matemáticas II: es la asignatura que más pondera y la base real del grado. Conviene ponderar también en la fase específica una segunda asignatura científico-técnica con coeficiente 0,2 (habitualmente Física, y donde exista, Tecnología e Ingeniería o Informática). Las ponderaciones varían por comunidad autónoma y por universidad, pero en casi todas Matemáticas II y Física suben nota para este grado. Dado que las notas de corte son muy altas (en torno a 10-12 sobre 14 en las públicas), exprimir la fase específica con asignaturas que ponderen 0,2 es imprescindible para entrar.

Acceso desde FP

Acceso habitual desde CFGS de la familia de Informática y Comunicaciones, sobre todo Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma (DAM), Desarrollo de Aplicaciones Web (DAW) y Administración de Sistemas Informáticos en Red (ASIR). El cupo de FP es reducido y con notas de admisión altas; quien venga de FP debe reforzar matemáticas por su cuenta.

Consejos

Lleva las matemáticas al día y pierde el miedo a programar antes de empezar: hacer un curso básico de Python el verano previo te ahorra mucho sufrimiento en primero. No elijas el grado solo por la moda de la IA: si las matemáticas no te gustan, considera que aquí son el núcleo, no un accesorio. Si tu nota de corte no llega, una vía alternativa es entrar en Ingeniería Informática (notas algo más bajas en muchas universidades) y especializarte luego con optativas o un máster de IA.

Durante la carrera

Qué te espera curso a curso y dónde suele apretar.

1
1º curso
Fundamentos. Matemáticas (álgebra, cálculo, fundamentos matemáticos), introducción a la estadística, programación y algorítmica (I y II), fundamentos de computadores, introducción a la robótica y primeras nociones de razonamiento automático y modelización. Es el curso criba: quien no remonta las matemáticas y la programación abandona aquí.
2
2º curso
Empieza la IA de verdad. Introducción al aprendizaje automático, modelización estadística, algoritmos básicos para IA, bases de datos, optimización, paralelismo y, ya al final, las primeras Redes Neuronales y Deep Learning y Procesamiento del Lenguaje Humano. Programación y algorítmica avanzada sube el listón.
3
3º curso
Especialización en las grandes áreas de la IA: visión por computador, tratamiento de voz y diálogo, aprendizaje por refuerzo y no supervisado, sistemas basados en el conocimiento, computación de alto rendimiento, análisis inteligente de datos, robótica avanzada y la asignatura de aspectos éticos y sociales de la IA. Suele haber un proyecto integrador que junta varias técnicas.
4
4º curso
Optatividad y aplicación. Bloque amplio de optativas (42 ECTS en la UPC) para perfilar especialidad, posibilidad de movilidad internacional o prácticas en empresa, y el Trabajo de Fin de Grado (normalmente 12-18 ECTS), donde se desarrolla un proyecto real de IA de principio a fin.

Después de la carrera

Inserción laboral real, másteres habituales y requisitos para ejercer.

Inserción laboral

89,77 %

a 4 años del egreso (SIIU, dato del ámbito Ingeniería Informática usado como proxy)

Tiempo hasta el primer empleo

Corto. En el ámbito de Informática la inserción es de las más rápidas del sistema universitario; muchos egresados encuentran empleo antes de terminar el grado o en los primeros meses, frecuentemente a través de las prácticas. No hay dato medio en meses específico del Grado en IA.

¿Hace falta máster?

Opcional

No es una profesión regulada, así que no se necesita ningún máster para ejercer y la empleabilidad del grado ya es muy alta. Un máster es recomendable (no imprescindible) si quieres especializarte fuerte en investigación, en un subcampo puntero (deep learning avanzado, NLP, visión, IA generativa) o acceder a roles de research/I+D y a doctorado. Para perfiles de ingeniería aplicada, muchas veces pesa más un buen portfolio de proyectos y experiencia que el máster.

Másteres que suele hacer la gente de esta carrera

Máster en Inteligencia Artificial / Machine Learning — Profundizar en deep learning, aprendizaje por refuerzo, IA generativa; acceso a roles de ML Engineer senior y research.

Salidas profesionales, paso a paso

Cada salida con el camino para llegar y rangos salariales reales en España y fuera.

Ingeniero/a de Machine Learning (ML Engineer)

28.000 – 40.000 € junior · 50.000 – 80.000 € con experiencia

demanda alta

Diseña, entrena, optimiza y pone en producción modelos de aprendizaje automático y deep learning. Une la parte de modelado con la de ingeniería (MLOps, despliegue, escalado). Es el rol más directamente alineado con el grado.

Cómo llegar

1Dominar Python y frameworks de ML/DL (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) durante el grado
2Construir un portfolio público (GitHub, Kaggle) con proyectos end-to-end
3Hacer las prácticas de cuarto y orientar el TFG a un problema de ML real
4Aprender lo básico de despliegue: Docker, cloud (AWS/GCP/Azure), pipelines de datos

Salario en España (bruto/año)

Junior

28.000 – 40.000 €

Con experiencia

50.000 – 80.000 €

Salario en el extranjero (bruto/año)

Alemania

70.000 – 110.000 EUR

Países Bajos

60.000 – 95.000 EUR

Científico/a de Datos (Data Scientist)

26.500 – 33.900 € junior · 45.000 – 70.000 € con experiencia

demanda alta

Extrae conocimiento de datos: análisis exploratorio, modelos predictivos, experimentación. Combina estadística, programación y comunicación de resultados a negocio.

Cómo llegar

1Reforzar estadística y modelización (asignaturas del grado) y SQL
2Aprender herramientas de visualización y de negocio (Power BI/Tableau, pandas)
3Participar en competiciones (Kaggle) y proyectos con datos reales
4Buscar prácticas en consultoras de datos, banca, retail o telco

Ingeniero/a de Datos (Data Engineer)

27.000 – 38.000 € junior · 45.000 – 70.000 € con experiencia

demanda alta

Construye y mantiene la infraestructura de datos (pipelines, data lakes/warehouses) que alimenta a los modelos y a la analítica. Es la cara más de ingeniería de software del mundo de los datos.

Cómo llegar

1Dominar SQL y bases de datos (relacionales y NoSQL)
2Aprender orquestación de datos (Airflow, Spark) y cloud
3Aprovechar las asignaturas de bases de datos avanzadas y paralelismo del grado
4Sumar conocimientos de buenas prácticas de software (git, CI/CD, tests)

Desarrollador/a de Software (Software Engineer)

22.000 – 30.000 € junior · 38.000 – 60.000 € con experiencia

demanda alta

Salida clásica de la base informática del grado: desarrollo de aplicaciones, backend, sistemas. Es el plan B de empleabilidad amplísima si no se entra directamente en un rol de IA.

Cómo llegar

1Aprovechar las asignaturas de programación y algorítmica del grado
2Especializarse en un stack (web, backend, móvil)
3Construir proyectos propios y contribuir a open source
4Practicar entrevistas técnicas (algoritmos, estructuras de datos)

Ingeniero/a de Visión por Computador / NLP

30.000 – 42.000 € junior · 50.000 – 80.000 € con experiencia

demanda alta

Especialista vertical en procesamiento de imágenes (detección, segmentación, reconocimiento) o de lenguaje natural y voz (modelos de lenguaje, chatbots, traducción, ASR). Roles de alto valor en automoción, sanidad, asistentes y modelos generativos.

Cómo llegar

1Cursar las optativas de visión, voz y NLP del grado
2Orientar el TFG a un proyecto de visión o NLP
3Aprender deep learning aplicado (CNN, transformers) en profundidad
4Plantearse un máster especializado o entrar en un grupo de investigación

Investigador/a en IA (research) / Doctorado

16.000 – 23.000 € junior · 30.000 – 45.000 € con experiencia

demanda media

Trabajo en la frontera del conocimiento, en universidad, centros de investigación (BSC, IIIA-CSIC) o equipos de research de empresas. Requiere casi siempre máster y doctorado.

Cómo llegar

1Sacar buen expediente y orientar el TFG a investigación
2Entrar en un grupo de investigación durante el grado/máster
3Cursar un máster de investigación y solicitar una beca de doctorado (FPU/FPI)
4Publicar y colaborar en proyectos académicos

Por qué sí estudiarla

Empleabilidad altísima: el ámbito de Informática tiene de las mejores tasas de inserción del sistema (en torno al 87-90% de afiliación a la SS a 4 años) y la IA es el subcampo de mayor demanda actual.
Salarios por encima de la media: incluso de junior se entra en rangos de 26.000-40.000 EUR, muy por encima del recién graduado medio español, con techos altos y fácil salto al extranjero.
Contenido puntero y motivante: trabajas con deep learning, NLP, visión, robótica e IA generativa, el área tecnológica que está transformando todos los sectores.
Base sólida y versátil: al ser un grado de ingeniería informática especializado, abre muchas puertas (ML, datos, software) y no te encierra en un único nicho.
Demanda internacional real: con este perfil emigrar a Alemania, Países Bajos, Irlanda o Suiza es factible, con sueldos 2-3 veces los de España.