En este contexto, las universidades juegan un papel clave: según la encuesta de la consultora, las casas de estudios más valoradas por las empresas a la hora de contratar profesionales en datos e IA son UTEC (25%), UNI (22%), PUCP (18%), UPC (10%), Universidad de Lima (6%), UNMSM (6%) y Universidad del Pacífico (6%).
El estudio sobre adopción de la ciencia de datos y brecha de talento 2025, elaborado por la consultora en octubre, tuvo como objetivo medir la brecha de talento en profesionales de ciencia de datos y el nivel de adopción de esta disciplina en las empresas peruana. Así lo explicó a Gestión Ángel Guillén, gerente de Analytics de Apoyo Consultoría, quien mencionó que el análisis incluyó encuestas a profesionales del sector, entrevistas a directores de datos de grandes compañías y el uso de fuentes públicas.
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En cuanto a la demanda, la investigación reveló que el 53% de las empresas peruanas cuenta con áreas de datos con más de tres años de existencia, mientras que el 35% supera los cinco años y un 12% apenas alcanza los dos años. Si bien estas áreas muestran una rápida expansión, también enfrentan una alta rotación ante la escasez de talento especializado. “Son contados los profesionales altamente capacitados, y muchos son requeridos por más de una empresa”, mencionó el especialista.
El estudio estimó que la rotación promedio alcanza entre 20% y 25%, una cifra elevada si se considera que estos puestos no son temporales ni estacionales, como sucede en otros sectores. “Estamos hablando de posiciones fijas, muchas de ellas con contratos a tiempo indeterminado. La rotación no se da por finalización de proyectos, sino porque los especialistas son constantemente jalados por otras compañías”, reiteró.
En las posiciones altamente especializadas, como Data Architect (responsable del diseño y gestión de la arquitectura de datos), Data Translator (enlace entre los equipos técnicos y las áreas de negocio) y Data Steward (encargado de velar por la calidad y el uso adecuado de la información), la rotación alcanza el 50%, 50% y 33%, respectivamente, superando el promedio del sector.
Guillén indicó que, si bien las cifras pueden variar, la rotación es generalizada en todas las posiciones, especialmente en los perfiles ligados a la implementación de soluciones tecnológicas. “Son posiciones clave, porque conectan la parte técnica con el negocio. Las empresas más grandes, además, deben seguir procesos muy gobernados, asegurar la calidad y la seguridad de la información, y cumplir con la Ley de Protección de Datos Personales”, expresó.
Otro hallazgo del estudio son los puestos más difíciles de cubrir en el ámbito de datos. En concreto, las empresas reportan dificultades para contratar dentro de los plazos esperados, especialmente en roles técnicos como AI Engineer, Data Architect y MLOps Engineer. De hecho, solo el 6% de las compañías logra cubrir sus vacantes dentro del tiempo estimado.
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“Esto va en línea con lo que venimos observando en la rotación: los data architects y data engineers son los perfiles más complejos de conseguir. En muchos casos, las empresas no logran cubrir la posición o se demoran meses más de lo previsto”, aseveró. Si bien cada organización maneja sus propios plazos de contratación, la realidad -de acuerdo al estudio- es que la mitad de las empresas supera el tiempo que había previsto para incorporar talento en el área de datos.
El análisis también muestra que solo el 37% de las compañías logra cubrir más del 90% de sus vacantes en datos, mientras que una de cada cuatro empresas llena menos del 25% de los puestos que abre. “Esto refleja una oferta laboral muy limitada. A diferencia de lo que podría pensarse, conseguir personal técnico especializado no es sencillo”, subrayó Guillén.
Ante esta realidad, el análisis muestra que las compañías recurren a profesionales como ingenieros de sistemas, informáticos, estadísticos, matemáticos, industriales, economistas o mecatrónicos, entre otros, para posiciones de datos ante la escasez de profesionales. “Tienes una posición con funciones muy específicas, pero la cubres con perfiles que solo dominan una parte del conjunto de habilidades requeridas”, dijo.
En general, los ingenieros de sistemas e informática concentran el 50% de las contrataciones en posiciones de ciencia de datos, seguidos por egresados de estadística (9%), ciencias de la computación (15%), ingeniería industrial (10%) y otras carreras (16%). Los cargos de Data Architect (72%) y Data Engineer (68%) son ocupados por ingenieros de sistemas, mientras que los Data Scientist combinan perfiles de ingeniería (32%) y estadística (29%).
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En el caso de los AI Engineer, predominan los ingenieros de sistemas (56%) y los especialistas en ciencias de la computación (16%). Los Data Translator y Data Steward, en cambio, presentan mayor diversidad de orígenes profesionales, con presencia destacada de ingenieros industriales y economistas.
Los expertos en análisis de datos son piezas clave en la era digital: traducen cifras complejas en información estratégica para guiar las decisiones empresariales. Foto: Andina.
¿Cómo se retiene el talento?
La pesquisa también reflejó los principales factores que complican el proceso de contratación de los profesionales de datos tales como alta exigencia salarial (32%), la ausencia de oferta calificada (29%), el bajo desempeño en pruebas técnicas (13%), la falta de experiencia (11%), las deficiencias en habilidades blandas (11%) y la atracción de otras ofertas laborales más atractivas.
El 52% de los compañías están dispuestos a pagar entre S/ 3,000 y S/ 7,999. A nivel de composición, la estructura salarial identificada muestra que, el 32% de los empleadores paga entre S/ 5,000 y S/ 7,999; el 20%, entre S/ 3,000 y S/ 4,999; y un 18%, entre S/ 8,000 y S/ 14,999. En los niveles inferiores, el 16% está dispuesto a pagar entre S/ 2,000 y S/ 2,999, el 12% entre S/1,500 y S/1,999, y solo el 2% menos de S/1,500.
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Otro hallazgo relevante del estudio tiene que ver con las razones detrás de la alta rotación del talento en datos y las estrategias que las empresas aplican para retenerlo. Entre los principales motivos de salida destacan la búsqueda de mejores salarios o beneficios (30%), el exceso de carga laboral y el estrés (12%), la falta de reconocimiento y desarrollo profesional (9%) y la escasez de retos o proyectos interesantes (7%). También influyen la incompatibilidad cultural (7%), las pocas oportunidades de crecimiento (6%), las deficiencias en la gestión (5%) y la desalineación con los objetivos empresariales (5%).
Ante este escenario, los empleadores han intensificado sus esfuerzos para evitar que su talento sea ‘jalado’ por otras compañías. La flexibilidad laboral se ha consolidado como el principal incentivo (25%), seguida de los salarios competitivos y beneficios adicionales (17%), el desarrollo profesional y la capacitación continua (15%), y la participación en proyectos desafiantes (12%). Otras medidas incluyen las líneas de carrera claras (10%), el acceso a tecnología y herramientas innovadoras (7%), una cultura inclusiva y de aprendizaje (5%), el equilibrio entre trabajo y vida personal (5%) y el reconocimiento al desempeño (4%).
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¿Qué pasa con la oferta?
El estudio no solo analizó la demanda empresarial, sino también la oferta de profesionales especializados en datos. Así, en cuanto a la formación profesional de los especialistas que actualmente trabajan en datos, la mayoría proviene de Economía (24%), Ingeniería de Sistemas (14%), Ingeniería Industrial (11%), Estadística (13%) y Ciencias de la Computación (5%). Respecto a las universidades de procedencia, destacan la PUCP (20%), la UNMSM (16%), la UNI (15%) y la Universidad Nacional del Callao (4%), entre las principales.
El perfil del profesional en datos es joven ya que la mayor concentración se ubica entre los 26 y 34 años, con un pico entre los 28 y 31 años. En cuanto a su trayectoria laboral, el 37% lleva más de dos años en su empleo actual, el 29% entre uno y dos años, el 27% de seis a doce meses y un 7% menos de medio año. Por tipo de puesto, en cambio, la mayoría se desempeña como Data Analyst (35%), seguido de Data Scientist (24%), Data Engineer (16%), Data Translator (6%), Data Steward (6%), AI Engineer (5%), Data Architect (4%) y MLOps Engineer (2%).
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Los salarios en el ámbito de datos, en tanto, muestran un desplazamiento hacia rangos superiores. Por ejemplo, hace un año, el 22% percibía menos de S/ 2,000, el 20% entre S/ 2,000 y S/ 3,999, y el 13% entre S/ 4,000 y S/ 5,999. En los tramos más altos, solo el 6% ganaba entre S/ 6,000 y S/ 7,999, el 4% entre S/ 8,000 y S/ 9,999, otro 4% entre S/ 10,000 y S/ 11,999, y ninguno superaba los S/ 12,000.
En la actualidad, en cambio, la estructura salarial revela una mejora ya que el 21% gana entre S/ 2,000 y S/ 3,999, el 26% entre S/ 4,000 y S/ 5,999, el 23% entre S/ 6,000 y S/ 7,999, el 11% entre S/ 8,000 y S/ 9,999, el 5% entre S/ 10,000 y S/ 11,999, y el 10% supera los S/ 12,000. “A nivel de resultados, aunque existen 3,800 empleos potenciales en el mercado y solo 1,100 egresados de carreras afines en promedio, hay cerca de 2,700 puestos sin cubrir solo este año”, argumentó.
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Las universidades amplían las oportunidades a los jóvenes (Foto: Diseñado por Freepik)
Brecha es una oportunidad para las universidades
Para Enrique Stiglich, director de UTEC Posgrado, los hallazgos del estudio reflejan un panorama desafiante, pero también alentador. “Este es un mercado muy dinámico en el que, a pesar de todos los esfuerzos que estamos haciendo para formar este tipo de perfiles, la demanda está creciendo más rápido que la capacidad de las universidades para satisfacerla”, sostuvo a Gestión.
Esta situación representa una oportunidad para las instituciones educativas especializadas, como UTEC, que han orientado su oferta académica hacia la ciencia de datos, la inteligencia artificial y la tecnología. “Como escuela de posgrado, asumimos el rol de acelerar la formación de talento para cubrir esa brecha, porque las oportunidades están ahí”, reiteró.
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Frente a este escenario, remarcó que UTEC está respondiendo con la ampliación de su oferta académica. “Hemos lanzado una maestría en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, y el mensaje que deja este estudio es que debemos ir aún más rápido. El mercado nos está pidiendo eso”, afirmó.
