Roles de datos con más futuro es una frase que se repite en foros, entrevistas y redes, pero ¿sabes realmente cuáles son esos roles que no solo sobreviven a la automatización, sino que crecen con ella? Este artículo no es teoría: es un mapa directo hacia los perfiles que están revolucionando empresas y los pasos para formar parte de ellos.
Si estás pensando en cambiar de carrera, potenciar tu rol actual o simplemente entender por qué algunos profesionales en datos no temen a las crisis, este artículo es para ti.
Contenidos
El auge de los datos y el futuro laboral
En 2025, ya no existe eso de «empresa tecnológica» vs «empresa tradicional». Todas las empresas (da igual si fabrican zapatos o procesan seguros) dependen de los datos. ¿La razón? La supervivencia. La competitividad ya no se juega en producto, sino en decisiones basadas en datos.
Pero aquí viene una verdad incómoda: no se trata del título que aparece en tu perfil de LinkedIn, sino del impacto que generas. Puedes llamarte Data Engineer, Analytics Engineer o incluso Decision Scientist… si no generas valor real, da igual.
¿Por qué los roles en datos tienen tanto futuro?
Cada vez que haces scroll en Amazon, ves un vídeo en YouTube o eliges una peli en Netflix… se están generando datos. Masivos. Multiformato. En tiempo real. Ese volumen solo puede gestionarse si hay perfiles especializados capaces de capturar, transformar, analizar y activar esos datos.
Y lo mejor: estos roles resisten incluso en tiempos de crisis o de recesión económica. ¿Por qué? Porque aportan directamente a dos cosas que ninguna empresa puede permitirse perder: eficiencia e ingresos.
En 2025, el mercado global de Big Data casi alcanzará los 178 500 millones de USD, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 26,5 % desde 2023. Esto muestra que el volumen de datos y la demanda de perfiles especializados no solo continúan al alza, sino que se aceleran.
Además, según el Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial, el 86 % de los empleadores considera que la adopción de tecnologías como IA y procesamiento de datos será transformadora para sus negocios en la próxima década.
Data Engineer: El pilar invisible de cualquier stack moderno
Si hay un rol que define el futuro inmediato en datos, es el del Data Engineer. Este perfil recoge datos de mil sitios distintos: bases de datos OLTP, APIs, logs, sensores… y los transforma, limpia y lleva al lugar correcto mediante pipelines automatizados.
El rol de Data Engineer es uno de los de mayor crecimiento: se observa un aumento de casi 50 % anual en la demanda, con un salario medio en EE. UU. de 125,000 USD, llegando a más de 150,000 USD para perfiles senior.
Y no hablamos solo de mover datos. Hablamos de construir infraestructuras robustas que hagan que los datos fluyan como debe ser. Incluso con la llegada de la IA, estos pipelines no desaparecen. Al contrario, se vuelven más críticas.
¿Quieres Convertirte en Ingeniero de Datos?
Según una estimación de Coursera, el Foro Económico Mundial ya considera el data engineering como un trabajo cualificado de crecimiento clave entre 2025 y 2030, debido a la aceleración en la digitalización empresarial
Analytics Engineer: El nexo entre negocio y datos
Este perfil ha ganado protagonismo por una razón sencilla: traduce la complejidad técnica al lenguaje del negocio. No se dedica solo a crear dashboards, sino a preparar datasets listos para tomar decisiones.
El Analytics Engineer domina SQL, herramientas como DBT, Looker, Snowflake… y tiene sensibilidad por el negocio. Entiende qué métricas importan y por qué. Si te interesa el lado analítico, pero no quieres pasar tu vida haciendo informes, este rol es ideal.
Es un puente estratégico. Y por eso, también es resistente a crisis: acerca el dato con contexto al área que paga las facturas.
Data Analyst: ¿una especie en transformación?
Durante años, el Data Analyst ha sido el perfil base en cualquier equipo de datos. Su labor: responder preguntas del pasado. ¿Qué producto se vendió más? ¿Qué canal tuvo más devoluciones?
La Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. prevé un crecimiento del 23 % en empleo para Data Analyst y perfiles similares entre 2023 y 2032, mucho más rápido que la media de otras profesiones.
Pero aquí viene el dilema: es un rol cada vez más automatizable. Si no te tecnificas, es fácil que te reemplacen. SQL, Excel, Power BI o Tableau ya no bastan.
Quienes se quedan solo con dashboards están viendo su rol diluirse. Adaptarse o extinguirse. Esa es la dinámica.
Data Scientist: Ciencia, predicción y madurez empresarial
Un Data Scientist no vive del pasado, sino del futuro. Modela escenarios. Predice churn, ventas, fraudes. Pero hay un detalle: este rol solo tiene sentido en empresas con cierta madurez analítica.
Es decir, si la empresa aún no sabe consolidar sus datos, no tiene sentido hablar de modelos predictivos. Sobras. Literalmente. Por eso muchos Data Scientists se frustran.
Requiere dominar Python, notebooks, sklearn y, sobre todo, saber explicar modelos a no técnicos. Si encajas en ese entorno, es uno de los roles con más futuro.
Según la BLS de EE. UU., en 2023 había alrededor de 202,900 empleos para Data Scientists, con un salario mediano de 112,590 USD/año, y un crecimiento proyectado del 36 % entre 2023 y 2033 (lo que significa unas 73,100 nuevos empleos).
Machine Learning Engineer: Automatizando la inteligencia
¿Has visto ese mensaje de “usuarios que compraron esto también compraron…”? Eso no lo hace un Data Scientist. Lo hace un Machine Learning Engineer.
Este perfil entrena modelos, los pone en producción, los monitoriza. Si el modelo genera dinero directo (ads, recomendaciones, detección de fraude…), este rol es intocable incluso en momentos de recortes.
¿Quieres Convertirte en experto en Machine Learning?
Es un perfil que requiere dominio técnico extremo: deploys, pipelines de entrenamiento, APIs, versionado de modelos. Pero si te mueves en ese terreno, tu perfil es oro puro.
Data Architect: Diseñando la base de todo
Este es el rol menos visible, pero absolutamente esencial. Define la arquitectura global: qué tecnologías usar, cómo escalar, cómo asegurar datos críticos, cómo prevenir cuellos de botella.
No es un rol de entrada. Pero si lo alcanzas, puedes multiplicar el impacto de todo un equipo.
En muchas grandes empresas, el Data Architect es quien decide qué stack se usará los próximos 5 años. Y eso es poder. Silencioso, pero poder al fin.
Roles emergentes y la moda de los títulos: ¿nuevos nombres para lo mismo?
En una startup puedes hacer de todo: un día haces una ETL, otro un dashboard, otro un deploy. En una gran empresa, cada tarea tiene un nombre, un equipo, un jefe.
Y empiezan a aparecer títulos nuevos: BI Developer, Decision Scientist, Data Product Owner… Algunos son nuevos roles reales. Otros son naming bonito para tareas de siempre. El secreto está en no enamorarte del nombre. Sino del impacto que logras generar.
¿Qué buscan las empresas realmente en 2025?
Las empresas buscan principalmente tres cosas:
- Que sepas resolver problemas reales con datos.
- Que no les cueste semanas entender qué hiciste.
- Que lo que construyas genere dinero o ahorre tiempo.
El mayor error que veo en quienes intentan cambiar de rol o entrar en este sector es este: enfocarse en el título, no en el impacto.
Hacen tres cursos de Python, dos de Power BI… y aun así no consiguen trabajo. Porque no entienden el para qué del dato.
Cómo prepararte: enfoque en valor y no solo en herramientas
¿Quieres tener futuro en el mundo de los datos?
Entonces enfócate en esto aprender a identificar oportunidades de impacto (no solo a programar). Prioriza herramientas que se usan en entornos reales de producción: dbt, Airflow, Spark, Snowflake…
Aprende a comunicar hallazgos a negocio con claridad y sobre todo, entiende el ciclo de vida del dato: desde que nace hasta que genera valor. No se trata de saber de todo. Se trata de generar valor.
Un estudio académico publicado en arXiv muestra que la demanda de competencias complementarias a la IA (como comunicación, pensamiento crítico y literacidad digital) ha aumentado hasta un 50 % más que las tareas que la IA podría reemplazar.
Además, otro informe académico indica que las empresas están priorizando cada vez más la contratación basada en habilidades en lugar de títulos formales, y que trabajar con IA puede otorgar una prima salarial de 23 % sobre solo tener un grado universitario
Los datos no perdonan, el impacto es lo que cuenta
Los roles en datos no están de moda por capricho. Están en auge porque son el sistema nervioso de las empresas modernas.
Pero ese auge no garantiza nada si tú no entiendes el fondo: generar impacto con datos. Esa es la habilidad más importante para 2025… y para lo que venga después.
Porque, al final del día, da igual si eres Data Engineer, Analytics Engineer o ML Engineer…
Si haces que la empresa tome mejores decisiones, ahorre dinero o gane más, vas a tener trabajo.
Preguntas Frecuentes sobre los Roles de Datos con Más Futuro
¿Se necesita una carrera universitaria para trabajar en datos?
No es obligatorio. Cada vez más empresas valoran proyectos reales, participación en bootcamps o cursos especializados. Lo más importante es saber resolver problemas con datos, no tanto el título académico.
¿Qué rol de datos es más difícil de automatizar?
El Machine Learning Engineer es uno de los más resistentes a la automatización, ya que requiere desplegar y mantener modelos que impactan directamente en negocio. También el Analytics Engineer, por su cercanía con la estrategia.
¿Cuál es el mejor rol para empezar en el mundo de los datos?
El Analytics Engineer o el Data Analyst son buenos puntos de partida. Si tienes facilidad con SQL y entiendes el negocio, puedes escalar rápido. Desde ahí, puedes especializarte hacia ingeniería o ciencia de datos.
Arquitecto de Datos con más de 10 años de experiencia en el sector del Big Data. Autor de cursos de formación en tecnologías Big Data, Cloud y Streaming completados por más de 7000 alumnos en Udemy y otras plataformas. Miembro de la Apache Software Foundation desde 2019.
