Demanda de ingenieros de datos crece 32%

La falta de profesionales especializados en datos e IA se ha convertido en una de las principales barreras para que las organizaciones en América Latina puedan implementar estas tecnologías y obtener resultados económicos medibles. Esta crisis de disponibilidad responde a una brecha estructural, la velocidad de la adopción tecnológica supera de forma drástica la capacidad de aprendizaje y formación del mercado humano.

Según datos de la Secretaría de Economía del Gobierno de México sobre el sector manufacturero en 2026, la adopción de IA genera incrementos de hasta un 18.8% en la producción bruta y un 5.4% en las remuneraciones salariales. No obstante, apenas el 4.8% de las empresas manufactureras en México utiliza IA, ubicándose muy por debajo del promedio de la OCDE, 19.1%, precisamente por la falta de infraestructura e ingeniería de base.

La mayor presión del mercado está en perfiles capaces de construir y sostener la infraestructura necesaria para que estas tecnologías funcionen, entre ellos, los ingenieros de datos, cuya demanda ha crecido más de 32%, convirtiéndolos en uno de los perfiles más difíciles de conseguir.

De acuerdo con Elsa Paola Martínez Candelas, directora de People para Bluetab LATAM, esta “tormenta perfecta” de demanda sin precedentes se ve agravada por dos factores que reducen aún más la oferta local: la fuga internacional de talento, impulsada por profesionales que trabajan de forma remota para Estados Unidos y Europa con remuneración en dólares o euros, y la acelerada obsolescencia técnica, que caduca rápidamente el conocimiento y vuelve aún más complejo hallar profesionales con la actualización y visión estratégica requeridas.

Esta coyuntura regional coincide con las tendencias del mercado laboral en México reportadas por ManpowerGroup en su Encuesta de Escasez de Talento 2026, donde casi siete de cada 10 empleadores (67%) manifiestan dificultades para encontrar el talento que necesitan, siendo las posiciones vinculadas a la inteligencia artificial, el desarrollo de modelos y la ingeniería tecnológica las que presentan mayor complejidad de contratación.

Aunque la Inteligencia Artificial acapara la atención mediática, la verdadera falta de perfiles en el mercado sigue un orden muy claro:

1. La escasez más crítica (Data Engineers): con un crecimiento en la demanda superior al 32%, los Ingenieros de Datos son hoy el perfil más difícil de conseguir. Sin su labor construyendo pipelines y gestionando herramientas como dbt o Spark, las soluciones de IA no pueden operar.
2. Escasez en IA y MLOps: profesionales capaces de llevar modelos de lenguaje (LLMs) a producción y mantenerlos estables. Asimismo, la falta de expertos en ética y gobernanza de la IA agrava el déficit en este rubro.
3. Escasez en gobierno y arquitectura: Perfiles de alta cotización indispensables para auditar la veracidad de los datos, resguardar la ciberseguridad y mitigar las alucinaciones de la IA.
4. Analistas y científicos de datos: Aunque siguen siendo necesarios, la automatización ha aliviado parcialmente su demanda, concentrando la tensión del mercado en la ingeniería de base.

Para Martínez, la alta demanda combinada con la falta de expertos genuinos en IA ha disparado los costos salariales a niveles restrictivos, convirtiendo la atracción de este talento en un obstáculo infranqueable para empresas con presupuestos limitados.

Los errores de reclutamiento al enfrentar la escasez

Asimismo, la ejecutiva de Bluetab identifica que, al intentar resolver la falta de personal construyendo áreas internas desde cero con nuevas contrataciones, las empresas suelen incurrir en fallas estratégicas que acentúan el problema:

• El «Síndrome del Unicornio»: Exigir un perfil único e inexistente que domine infraestructura, modelos predictivos, analítica comercial y dashboards, una búsqueda que resulta económicamente insostenible.
• Secuencia de contratación equivocada: Intentar incorporar científicos de datos antes que ingenieros, pretendiendo generar analítica avanzada sobre datos aislados o desordenados.
• Contrataciones desconectadas del negocio: Incorporar especialistas para laboratorios aislados que no responden a objetivos comerciales o financieros, transformando la inversión en un gasto percibido como innecesario.

Esta desconexión coincide con el panorama expuesto por el Instituto Mexicano para la Competitividad, IMCO, en su estudio Compara Carreras 2025, el cual señala que la falta de orientación en la formación técnica amenaza con dejar vacantes sin cubrir en campos clave como las tecnologías de la información.

Soluciones ante la falta de oferta externa: Upskilling y squads bajo demanda

En palabras de Martínez, hoy las empresas están forzadas a cambiar su estrategia. La clave para superar la escasez radica en capitalizar el talento interno mediante programas acelerados de upskilling, es decir mejora de competencias y reskilling, enseñanza de nuevas habilidades. Estos dos elementos, combinados con la democratización tecnológica, permiten que áreas no técnicas desarrollen automatizaciones básicas.

A la par, la integración de modelos flexibles de talento y squads especializados se posiciona como una solución inmediata. Estas células multidisciplinarias bajo demanda permiten inyectar conocimiento experto de forma ágil y por objetivos, evitando los largos y costosos procesos de selección tradicional.

Redefinición del perfil y alianza estratégica

Para mitigar el impacto de esta brecha, las áreas de Recursos Humanos y Tecnología están obligadas a operar en sinergia co-diseñando rutas de formación, esquemas de retención y certificaciones oficiales, mientras que los equipos internos deben desarrollar habilidades de Traducción de Negocio (Analytics Translation) para interactuar eficazmente con proveedores externos y evaluar la calidad de los entregables técnicos.

El Barómetro global del impacto de la IA en el empleo de PwC respalda este giro hacia perfiles calificados, demostrando que la productividad en las organizaciones altamente expuestas a la IA es un 40% mayor y sus salarios registran un incremento acelerado. Además, las competencias requeridas para estas posiciones evolucionan más del doble de rápido que en los empleos tradicionales.

“Al transicionar de silos técnicos a una capacidad estratégica transversal, los datos dejan de ser un reporte estático y se convierten en el motor de la toma de decisiones en tiempo real. Se eliminan cuellos de botella operativos, se automatizan procesos ineficientes y se fomenta una cultura data-driven donde cada célula del negocio opera con mayor precisión, agilidad y predictibilidad”, señala Martínez.

El futuro del mercado laboral tecnológico en México y América Latina avanza hacia una mutación inevitable de los roles técnicos tradicionales. Los perfiles convencionales de TI están obligados a evolucionar e integrar competencias de IA y automatización en su flujo de trabajo.

En este escenario, la escasez de talento no solo plantea un desafío para las áreas de Recursos Humanos, sino que obliga a las empresas a replantear cómo forman, retienen y aprovechan sus capacidades internas, en un mercado donde los profesionales híbridos, capaces de conectar conocimiento técnico con objetivos de negocio, tendrán un papel cada vez más relevante.

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