El poder de los datos: cómo la IA y la Ciencia de Datos transforman el mercado laboral argentino
Por:
Débora Chan
Lunes 12 de
Mayo 2025
Son disciplinas con aplicaciones transversales y demanda creciente en todos los sectores
La ciencia de datos es hoy un diferencial clave para la empleabilidad, tanto en Argentina como en el exterior. Lejos de representar una amenaza que reemplace a los trabajadores, la inteligencia artificial y el análisis de datos impulsan la contratación de perfiles capaces de mejorar el rendimiento empresarial a través de la información.
El mercado laboral ha cambiado drásticamente en la última década. La formación tradicional ya no garantiza las mismas oportunidades, y la demanda de conocimientos en ciencia de datos ha crecido exponencialmente. Lo que antes era una especialización de posgrado, hoy se ha convertido en una necesidad del mercado, dando lugar a carreras específicas en universidades de todo el mundo.
Desde la comunicación hasta la medicina, pasando por la agroindustria y las finanzas, los científicos de datos están transformando la toma de decisiones. Esta disciplina se ha posicionado entre las más demandadas a nivel global. Según el Foro Económico Mundial, la industria de la ciencia de datos creció un 650% desde 2012, y se estima que la demanda de profesionales aumentará en 11,5 millones para 2026. La Oficina de Estadísticas Laborales de EEUU proyecta un crecimiento del 34% en el empleo del sector entre 2022 y 2032.
Empresas líderes como Google, Amazon, Microsoft e IBM buscan constantemente expertos en análisis de datos para mejorar sus productos y servicios. La escasez de talento en el área es un desafío crítico, ya que los datos permiten optimizar estrategias y aumentar la rentabilidad empresarial.
En Argentina, la ciencia de datos está siendo clave en múltiples sectores, desde fintech y telecomunicaciones hasta movilidad y retail. Si bien la salida laboral es amplia, cada rol dentro del universo de los datos requiere habilidades y enfoques distintos:
- Analistas de datos: Elaboran reportes para la toma de decisiones basadas en datos.
- Ingenieros de datos: Diseñan infraestructuras de bases de datos y optimizan su funcionamiento.
- Científicos de datos: Crean modelos predictivos y experimentan con nuevas técnicas analíticas.
- Analistas de business intelligence: Transforman datos en información estratégica mediante tableros de control.
Para entender el impacto de esta disciplina en el país solo basta ver el ejemplo de muchos profesionales que están marcando la diferencia:
- Cecilia Oliva – Matemática (UBA), docente en la Universidad Austral y líder del área de Machine Learning en Telefónica. Su equipo aplica modelos para detectar patrones de consumo, evaluar la adopción de 5G y monitorear la calidad del servicio en tiempo real.
- Diego Gasch – Ingeniero en Sistemas (UTN) y magíster en Ciencia de Datos (UA). Lidera el desarrollo de inteligencia artificial en una de las principales plataformas de comercio electrónico del país, con foco en la detección de fraudes y robos de identidad.
- Laura Sol Franco – Actuaria y magíster en Ciencia de Datos (UA). Portfolio Manager en una startup fintech, gestiona créditos en Latinoamérica y destaca cómo la inteligencia artificial potencia la creatividad y la competitividad en entornos dinámicos.
- Diego Adrián Castro – Científico de la computación (UBA) y magíster en Ciencia de Datos (UA), con trayectoria en movilidad y transporte. Desarrolla herramientas para analizar el rendimiento y los movimientos de jugadores en fútbol, optimizando el análisis táctico y la prevención de lesiones.
- Fabiana Rossi – Bióloga y docente en la Universidad Austral. En Despegar, su equipo utiliza machine learning para personalizar recomendaciones, categorizar imágenes y mejorar la estrategia comercial con modelos predictivos.
- Sebastián González – Consultor en Ad Hoc Consulting, especializado en energía e infraestructura. Aplica ciencia de datos para optimizar la planificación energética, mediante modelos predictivos, series temporales y análisis espacial.
- Franco Vega – Licenciado en Recursos Humanos y estudiante de ciencia de datos. Trabaja en procesamiento de lenguaje natural para una empresa de retail uruguaya, analizando textos y discursos para detectar sentimientos e intenciones.
Como puede verse, el campo abarca desde imágenes y videos hasta datos estructurados o textos, rompiendo con la idea de que los datos son sólo números.
La ciencia de datos es una disciplina con aplicaciones transversales y demanda creciente en todos los sectores. Desde las telecomunicaciones hasta el deporte y las fintech, su impacto es evidente. Profesionales como alguno de los mencionados y muchos otros están demostrando cómo el análisis de datos y la inteligencia artificial pueden generar innovación, eficiencia y competitividad. Para quienes buscan una carrera con futuro y constante evolución, este es un camino más vigente que nunca.
El mercado laboral ha cambiado drásticamente en la última década. La formación tradicional ya no garantiza las mismas oportunidades, y la demanda de conocimientos en ciencia de datos ha crecido exponencialmente. Lo que antes era una especialización de posgrado, hoy se ha convertido en una necesidad del mercado, dando lugar a carreras específicas en universidades de todo el mundo.
Desde la comunicación hasta la medicina, pasando por la agroindustria y las finanzas, los científicos de datos están transformando la toma de decisiones. Esta disciplina se ha posicionado entre las más demandadas a nivel global. Según el Foro Económico Mundial, la industria de la ciencia de datos creció un 650% desde 2012, y se estima que la demanda de profesionales aumentará en 11,5 millones para 2026. La Oficina de Estadísticas Laborales de EEUU proyecta un crecimiento del 34% en el empleo del sector entre 2022 y 2032.
Empresas líderes como Google, Amazon, Microsoft e IBM buscan constantemente expertos en análisis de datos para mejorar sus productos y servicios. La escasez de talento en el área es un desafío crítico, ya que los datos permiten optimizar estrategias y aumentar la rentabilidad empresarial.
En Argentina, la ciencia de datos está siendo clave en múltiples sectores, desde fintech y telecomunicaciones hasta movilidad y retail. Si bien la salida laboral es amplia, cada rol dentro del universo de los datos requiere habilidades y enfoques distintos:
- Analistas de datos: Elaboran reportes para la toma de decisiones basadas en datos.
- Ingenieros de datos: Diseñan infraestructuras de bases de datos y optimizan su funcionamiento.
- Científicos de datos: Crean modelos predictivos y experimentan con nuevas técnicas analíticas.
- Analistas de business intelligence: Transforman datos en información estratégica mediante tableros de control.
Testimonios de expertos en ciencia de datos en Argentina
Para entender el impacto de esta disciplina en el país solo basta ver el ejemplo de muchos profesionales que están marcando la diferencia:
- Cecilia Oliva – Matemática (UBA), docente en la Universidad Austral y líder del área de Machine Learning en Telefónica. Su equipo aplica modelos para detectar patrones de consumo, evaluar la adopción de 5G y monitorear la calidad del servicio en tiempo real.
- Diego Gasch – Ingeniero en Sistemas (UTN) y magíster en Ciencia de Datos (UA). Lidera el desarrollo de inteligencia artificial en una de las principales plataformas de comercio electrónico del país, con foco en la detección de fraudes y robos de identidad.
- Laura Sol Franco – Actuaria y magíster en Ciencia de Datos (UA). Portfolio Manager en una startup fintech, gestiona créditos en Latinoamérica y destaca cómo la inteligencia artificial potencia la creatividad y la competitividad en entornos dinámicos.
- Diego Adrián Castro – Científico de la computación (UBA) y magíster en Ciencia de Datos (UA), con trayectoria en movilidad y transporte. Desarrolla herramientas para analizar el rendimiento y los movimientos de jugadores en fútbol, optimizando el análisis táctico y la prevención de lesiones.
- Fabiana Rossi – Bióloga y docente en la Universidad Austral. En Despegar, su equipo utiliza machine learning para personalizar recomendaciones, categorizar imágenes y mejorar la estrategia comercial con modelos predictivos.
- Sebastián González – Consultor en Ad Hoc Consulting, especializado en energía e infraestructura. Aplica ciencia de datos para optimizar la planificación energética, mediante modelos predictivos, series temporales y análisis espacial.
- Franco Vega – Licenciado en Recursos Humanos y estudiante de ciencia de datos. Trabaja en procesamiento de lenguaje natural para una empresa de retail uruguaya, analizando textos y discursos para detectar sentimientos e intenciones.
Como puede verse, el campo abarca desde imágenes y videos hasta datos estructurados o textos, rompiendo con la idea de que los datos son sólo números.
La ciencia de datos es una disciplina con aplicaciones transversales y demanda creciente en todos los sectores. Desde las telecomunicaciones hasta el deporte y las fintech, su impacto es evidente. Profesionales como alguno de los mencionados y muchos otros están demostrando cómo el análisis de datos y la inteligencia artificial pueden generar innovación, eficiencia y competitividad. Para quienes buscan una carrera con futuro y constante evolución, este es un camino más vigente que nunca.
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