La encuesta de sueldos 2026 de SysArmy confirma que los puestos vinculados a la ciencia de datos lideran la demanda y ofrecen las mejores remuneraciones del sector tecnológico argentino. Pero también revela algo que vale la pena subrayar: formarse sigue importando, y mucho. En un momento en que los avances de la inteligencia artificial generan más preguntas que certezas sobre el futuro del trabajo, los datos de la industria van en una dirección clara.

Cada seis meses, la comunidad de SysArmy publica su encuesta de sueldos, una de las referencias más consultadas del mercado tecnológico argentino. La edición 2026 fue elaborada sobre la base de casi 5.000 respuestas y ofrece un panorama detallado de salarios, perfiles y tendencias laborales en el sector IT. Conversamos con Ariel Jolo, fundador de SysArmy, para repasar los resultados más relevantes y cruzarlos con lo que venimos observando desde el Departamento de Computación de Exactas-UBA.

Lo que surge de esa conversación no sorprende a quienes siguen de cerca la evolución de la disciplina, pero sí aporta evidencia concreta en un debate que muchas veces se da más en base a intuiciones que a datos.

Indicadores del mercado: ciencia de datos a la cabeza

La encuesta de SysArmy mide la mediana salarial (no el promedio) para distintos perfiles y niveles de seniority. Los números de la edición 2026 son elocuentes. Para un perfil semi-senior en desarrollo de software, la mediana es de $3.200.000 mensuales entre quienes tienen sueldo dolarizado, y de $2.500.000 entre quienes cobran en pesos. Para ciencia de datos, esas cifras suben a $4.800.000 y $4.000.000 respectivamente.

«Todo lo que sea data scientist, data engineer, analista de datos, o sea, todo lo que tenga la palabra datos hoy en día está en auge«, señala Jolo. Y agrega una lectura de fondo que va más allá de los salarios: «Creo que el producto que hoy en día la mayoría de empresas hace son datos. De cualquier manera que quieras verlo«.

La lógica que describe es la de un mercado donde las decisiones de negocio se sustentan cada vez más en modelos de datos: quién va a usar un producto, cuánto puede rendir una iniciativa y qué señales anticipan el comportamiento de los usuarios. «Si vos venís con un modelo que predice que la empresa va a ganar 1 millón de dólares, lo tenés que sustentar en datos. Y creo que el software es un poco una consecuencia de los datos”.

Esto no significa que el software pierda relevancia, sino que el análisis y la modelización de datos se convirtieron en el insumo que orienta el desarrollo tecnológico. Y para eso se necesitan profesionales con formación sólida, no solo herramientas.

Computación como puerta de entrada a los datos

Actualmente, la demanda de perfiles vinculados a la ciencia de datos no es exclusiva de quienes cursaron una licenciatura en ciencia de datos. La base conceptual que proveen carreras como la Licenciatura en Ciencias de la Computación (álgebra, análisis matemático, algoritmos, estructuras de datos, ingeniería de software, paradigmas de lenguajes de programación) es también la que se necesita para trabajar en ciencia de datos, ingeniería de datos o inteligencia artificial.

«¿Quien estudie carreras de sistemas, o sea, una licenciatura en computación o una ingeniería, se podría dedicar también a áreas de datos?», le preguntamos a Jolo. Su respuesta fue directa: «Yo creo que sí. Lo que te da cualquier carrera de grado en tecnología es la cabeza que tenés que poder tener para poder absorber todos estos nuevos conocimientos«.

De hecho, en el DC, Ciencias de la Computación y Ciencia de Datos comparten prácticamente la totalidad de las materias de los primeros años: álgebra, algoritmos, análisis matemático, probabilidad y estadística, etc. Eso significa que un estudiante de Computación tiene exactamente la misma base matemática y computacional que uno de Datos, y que la especialización puede construirse en los años siguientes o incluso después de graduarse. La encuesta de SysArmy lo confirma: entre los profesionales que trabajan hoy en posiciones de ciencia de datos, hay una proporción significativa que proviene de carreras de informática, sistemas e ingeniería, no únicamente de carreras orientadas específicamente a datos.

La formación completa sigue siendo un diferencial

En los últimos años circuló con fuerza la idea de que en tecnología no hace falta un título: alcanza con saber programar, tener portafolio y completar cursos online. Si bien el sector tiene una permeabilidad mayor que otras industrias, los datos de la encuesta muestran que terminar una carrera de grado se asocia con entre un 15 y un 20% más de salario respecto a quienes no la completaron, a igualdad de otros factores.

«Tener un título de grado completo se asocia con un entre 15 y 20% más en sueldo que no tenerla«, confirmó Jolo. Y dejó en claro que habla de carrera completa: no de años cursados, no de estudios parciales.

La Encuesta de Sueldos 2026 de SysArmy muestra con claridad cómo el nivel de educación formal impacta en la mediana salarial. Quienes alcanzaron el nivel universitario completo perciben salarios significativamente mayores que quienes tienen educación secundaria o terciaria, y la distancia se amplía aún más para quienes completaron posgrados, especializaciones o doctorados. Esta diferencia se mantiene tanto en los sueldos dolarizados como en los percibidos en pesos.

Al desglosar por carrera y años de experiencia —considerando únicamente a quienes completaron sus estudios universitarios— se observa que las carreras vinculadas a la informática presentan las medianas salariales más altas, con diferencias que se acentúan a mayor seniority. La progresión entre perfiles junior, semi-senior y senior es consistente: completar la carrera y acumular experiencia tiene un correlato salarial directo y sostenido en el tiempo.

Esto dialoga directamente con el potencial que ya señalábamos en 2023, cuando el entonces director de la Licenciatura en Ciencias de la Computación, Santiago Ceria, lo explicó muy bien: terminar la carrera no solo suma conocimientos, sino que abre puertas que de otro modo permanecen cerradas; posgrados en el exterior, determinadas especializaciones, la carrera científica, roles de liderazgo en organizaciones que requieren credenciales formales.

Pero hay otra dimensión que Jolo pone sobre la mesa, y que tiene que ver menos con el contenido de la carrera que con lo que implica atravesarla. «La gente que pasó por un proceso de universidad pública tiene mucha más resiliencia. Tiene mucha más tolerancia a la frustración«. En un contexto donde las herramientas cambian cada seis meses, esa capacidad de adaptación vale tanto como cualquier conocimiento técnico específico.

«Siempre sale alguna herramienta o lenguaje nuevo, pero la gente que pasó por un proceso de estudio con las exigencias de la universidad es, a veces, mucho más permeable, se adapta con mayor facilidad a las tecnologías y tiene la capacidad de resolver problemas, especialmente por su formación de base en matemática, lógica y pensamiento crítico. Por el mindset que te obliga a tener«, sintetizó el fundador de Sysarmy.

¿La IA reemplaza a los profesionales? Una mirada más matizada

La pregunta del millón en cualquier conversación sobre el mercado tecnológico actual. Y la respuesta honesta es: depende. Jolo distingue con claridad entre tipos de empresas y tipos de tareas.

Para una pyme que no tiene infraestructura de datos propia, herramientas como ChatGPT o Claude podrían reemplazar muchas tareas que antes requería un analista. Pero para empresas con operaciones a escala —especialmente en industrias como ecommerce, fintech y consumo masivo— el análisis de datos es un área entera, con equipos especializados y decisiones de negocio que se juegan en la calidad de los modelos.

«Para cierto nivel de empresa, una PYME la verdad es que probablemente no le importe esto, utiliza ChatGPT o Claude o lo que sea sin nada, lo usa reemplazando al científico de datos o al ingeniero de datos; con los peligros que esto acarrea en más de un sentido, sobre todo en el de la seguridad de la información. Empresas que sean un poco más avanzadas, ahí sí tienen toda una base de gente trabajando en los datos en sí«, explicó Jolo.

La analogía que usa es simple pero efectiva: «Yo, por tener una calculadora, no me convierto en matemático«. Las herramientas de IA pueden automatizar procesos, generar código, sintetizar información. Pero interpretar los resultados, hacer las preguntas correctas, evaluar la calidad de un modelo, detectar sesgos y comunicar hallazgos: eso requiere formación.

También hay algo más en esta ecuación. El costo de los tokens (la unidad de procesamiento de los modelos de lenguaje) viene siendo subsidiado artificialmente por las grandes plataformas. Jolo observa que eso está cambiando: «Se está viendo que está subiendo el valor del token, antes vos podías procesar grandes volúmenes de datos por cantidad de pesos o de dólares y ahora eso se está subiendo más y más, al punto que ya está volviendo a convenir contratar un humano«. En definitiva, el ciclo de reemplazo masivo podría ser más acotado de lo que algunos anticipaban.

La brecha de género: un problema pendiente con señales de cambio

La encuesta de SysArmy 2026 registra que el 78% de los encuestados son hombres mientras que las mujeres representan apenas el 18% del total, y esa proporción no ha crecido significativamente en los últimos años. La brecha salarial de género existe y es medible: a igual seniority e igual experiencia, las mujeres ganan en promedio un 19% menos. Y pese a tener, en promedio, mayor nivel educativo que sus pares varones, solo el 16% de los cargos directivos del sector está ocupado por mujeres.

Son números que el propio Jolo reconoce como preocupantes: «La brecha salarial de género es del 19%. A igualdad de seniority, de experiencia y demás, ganan menos las mujeres. Aunque las mujeres tengan mejores estudios, igual ganan menos«.

Sin embargo, hay una señal de cambio que vale la pena destacar, y que se ve tanto en los datos de la industria como en los de la propia Facultad de Ciencias Exactas-UBA. Tomando los datos del segundo cuatrimestre 2025, en la carrera de Ciencia de Datos hay un 32% de mujeres (108 mujeres de un total de 331 estudiantes en total) y en Ciencias de la Computación hay un 20% de mujeres (72 mujeres de 352 estudiantes en total) y se trata de una variable que viene creciendo en los últimos dos años, más allá del bajo porcentaje respecto al total.

En lo que hace a la industria, en ciencia de datos la presencia femenina es notablemente mayor que en desarrollo de software: el 34% de las mujeres en el sector trabaja en posiciones de datos, frente al 14% en desarrollo. «Mujeres desarrolladoras 14%, mujeres científicas de datos 34%«, leyó Jolo durante nuestra conversación, confirmando lo que en el DC venimos observando anecdóticamente desde hace algunos años.

La explicación que aparece con frecuencia tiene que ver con la afinidad de la ciencia de datos con las matemáticas y la estadística y puede resultar más atractiva al percibirse como una carrera más interdisciplinaria y aplicada, con impacto social directo. De ese modo, se conecta con disciplinas donde la participación femenina en carreras universitarias ha sido mayor que en informática en las últimas décadas. Lo que sí es alentador es que la base común de las dos carreras (los dos primeros años prácticamente idénticos), implica que el acceso a los puestos más demandados del mercado no requiere una trayectoria diferenciada desde el inicio (una estudiante que ingresa a Computación tiene el mismo punto de partida que una estudiante de Datos para orientarse hacia la ciencia de datos después).

Cerrar la brecha de representación es un desafío que excede lo académico, pero la formación es parte de la ecuación. Y en ese sentido, que los perfiles de datos sean los más demandados y mejor pagos del mercado tecnológico, podría ser un incentivo concreto para que más mujeres elijan estas carreras.

Una mirada de largo plazo

Ariel Jolo

Hay una frase de Jolo que resume bien el espíritu de esta conversación. Hablando de lo que les diría a chicos y chicas que hoy están en la escuela secundaria, planteó: «Estudiá cómo funciona el mundo y aprendé vos de primera mano cómo funciona el mundo. Que nadie te va a regalar nada. Hoy en día no podemos saber qué va a pasar de acá a 5 o 10 años«.

Y más allá de que vivimos en un contexto complejo e incierto, el mercado tecnológico argentino, con toda su volatilidad —en el tipo de cambio, en la macroeconomía, en los ciclos de contratación y despido—, sigue ofreciendo oportunidades concretas a quienes egresan con formación sólida. Como señalábamos en 2024, Computación es una de las diez carreras más elegidas de la UBA, y el déficit de profesionales para cubrir los puestos disponibles sigue siendo una constante estructural del sector.

Los datos de la Encuesta de Sueldos 2026 de SysArmy agregan una capa más a ese panorama: los puestos de mayor crecimiento y mejor remuneración están en el área de datos; tener un título de grado completo continúa siendo un diferencial salarial y profesional; y la formación universitaria (con todo lo que implica en términos de rigor, tolerancia a la frustración y capacidad de adaptación) sigue siendo la mejor preparación para un mercado que, por definición, no para de cambiar.

Los datos de la encuesta completa de SysArmy de enero 2026 están disponibles en sueldos.openqube.io y la nueva en https://sysar.my/encuesta.

Ariel Jolo es fundador de SysArmy, Nerdearla y AdminFest y uno de los referentes más activos de la comunidad tecnológica argentina.