La falta de profesionales especializados en datos e inteligencia artificial 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, de acuerdo con la empresa tecnológica Bluetab.
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 el panorama.
La empresa señaló que, en México y América Latina, la demanda empresarial por ingenieros de datos ya crece más de 32%, mientras que siete de cada diez empleadores reconocen dificultades para encontrar perfiles tecnológicos especializados. El resultado es una competencia cada vez más intensa por este talento, mayores costos de contratación y proyectos de IA que avanzan más lento de lo esperado.
Según PwC, las empresas más expuestas a la IA son 40% más productivas y las competencias requeridas evolucionan más del doble de rápido que en empleos tradicionales. Bluetab explicó que el verdadero cuello de botella de la IA no está en los modelos de lenguaje o las herramientas generativas, sino en la escasez del talento especializado que permite que estas tecnologías funcionen, la fuga internacional de talento, el rápido cambio en las competencias técnicas y los nuevos modelos de contratación que están redefiniendo el mercado laboral tecnológico de México y la región.
