El debate está bien, pero creo que se os está escapando un punto clave: la señal vs. el ruido. Un grado de 4 años es una señal clarísima para RRHH y para los filtros automáticos de LinkedIn. Las certificaciones y el portafolio son ruido si no tienes esa base. Yo he estado al otro lado de la mesa: cuando recibimos 300 CVs, el filtro lo hace el software, y sin un título universitario (o años de experiencia que lo compensen) tu CV ni siquiera llega a un humano. Es feo, pero es la realidad en muchas empresas, sobre todo en las grandes.
Dicho esto, no estoy en contra de las certs. La de ML de AWS o Google tienen valor, pero no como sustituto, sino como complemento para demostrar especialización. El problema es que las renovaciones son un impuesto, y el temario se queda viejo. Mejor invertir en un máster online de 1 año (los hay buenos y baratos, como los de la UNED o la UOC) que te dé el título oficial y la estructura sin el lastre de un grado completo. Además, el networking en un máster es más real que en un grado autodidacta.
Lo que nadie menciona es la parte de la acreditación. En España, para según qué puestos en la administración o en empresas reguladas, te exigen titulación oficial. Un microgrado de Coursera no te sirve para eso. Si tu objetivo es una multinacional tech, el grado puede ser negociable con experiencia; pero si quieres moverte en sectores como banca o sanidad, el papel es innegociable.
Mi consejo: si ya llevas años autodidacta y trabajas en el sector, no dejes el trabajo para hacer un grado. Busca un máster online de 60-90 créditos (1-2 años) y combínalo con el curro. Y si las matemáticas te flaquean, refuérzalas por tu cuenta, porque ahí está el verdadero filtro en las entrevistas técnicas de IA. Al final, el título te abre puertas, pero lo que te hace quedarte es saber explicar por qué tu modelo funciona y cuándo no.
