¿Reemplazará la IA a los ingenieros de datos?

¿Reemplazará la IA a los ingenieros de datos?

Respuesta corta: La IA no reemplazará por completo a los ingenieros de datos; automatizará el trabajo repetitivo, como la redacción de SQL, el andamiaje de pipelines, las pruebas y la documentación. Si su rol es principalmente de baja responsabilidad y se basa en tickets, estará más expuesto; si usted se encarga de la confiabilidad, las definiciones, la gobernanza y la respuesta a incidentes, la IA principalmente le hará más rápido.

Conclusiones clave:

Propiedad : priorizar la responsabilidad por los resultados, no solo la producción rápida de código.

Calidad : cree pruebas, observabilidad y contratos para que los pipelines sigan siendo confiables.

Gobernanza : Mantenga la privacidad, el control de acceso, la retención y los registros de auditoría en manos de humanos.

Resistencia al mal uso : trate los resultados de la IA como borradores; revíselos para evitar errores seguros.

Cambio de roles : dedicar menos tiempo a escribir código estándar y más tiempo a diseñar sistemas duraderos.

¿Reemplazará la IA a los ingenieros de datos? Infografía

Si ha pasado más de cinco minutos con equipos de datos, habrá escuchado el estribillo, a veces susurrado, a veces repetido en una reunión como un giro de la trama: ¿ La IA reemplazará a los ingenieros de datos?

Y… lo entiendo. La IA puede generar SQL, crear pipelines, explicar seguimientos de pila, crear borradores de modelos DBT e incluso sugerir esquemas de almacén con una seguridad inquietante. GitHub Copilot para SQL. Acerca de los modelos DBT. GitHub Copilot.
Es como ver una carretilla elevadora aprender a hacer malabarismos. Impresionante, un poco alarmante, y no estás completamente seguro de lo que significa para tu trabajo. 😅

Pero la verdad es menos clara que el titular. La IA está transformando por completo la ingeniería de datos. Está automatizando las partes repetitivas y monótonas. Está acelerando los momentos de "Sé lo que quiero, pero no recuerdo la sintaxis". También está generando nuevos tipos de caos.

Así que vamos a exponerlo adecuadamente, sin optimismo superficial ni pánico catastrófico.

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¿Por qué la pregunta de si la IA reemplazará a los ingenieros de datos sigue resurgiendo?

El miedo proviene de un lugar muy específico: la ingeniería de datos implica mucho trabajo repetible .

  • Escritura y refactorización de SQL

  • Creación de scripts de ingesta

  • Asignación de campos de un esquema a otro

  • Creación de pruebas y documentación básica

  • Depuración de fallos de canalización que son… bastante predecibles

La IA es excepcionalmente buena con los patrones repetibles. Y gran parte de la ingeniería de datos es precisamente eso: patrones superpuestos. Sugerencias de código de GitHub Copilot.

Además, el ecosistema de herramientas ya está “ocultando” la complejidad:

Así que cuando la IA aparece, puede parecer la última pieza. Si la pila ya está abstraída y la IA puede escribir el código de unión... ¿qué queda? 🤷

Pero esto es lo que la gente pasa por alto: la ingeniería de datos no se trata principalmente de escribir . Escribir es la parte fácil. Lo difícil es lograr que la turbia, política y cambiante realidad empresarial se comporte como un sistema fiable.

Y la IA aún lucha con esa oscuridad. Las personas también, simplemente improvisan mejor.

Lo que los ingenieros de datos realmente hacen todo el día (la verdad poco glamorosa) 🧱

Seamos francos: el puesto de "Ingeniero de Datos" suena como si estuvieras construyendo cohetes con pura matemática. En la práctica, estás generando confianza .

Un día típico se trata menos de “inventar nuevos algoritmos” y más de:

  • Negociar con los equipos upstream sobre las definiciones de datos (doloroso pero necesario)

  • Investigar por qué cambió una métrica (y si es real)

  • Cómo manejar la deriva del esquema y las sorpresas del tipo «alguien agregó una columna a medianoche»

  • Garantizar que las tuberías sean idempotentes, recuperables y observables

  • Crear barreras de protección para que los analistas posteriores no creen accidentalmente paneles de control sin sentido

  • Gestiona tus costes para que tu almacén no se convierta en una hoguera de dinero 🔥

  • Protección de acceso, auditoría, cumplimiento, políticas de retención, principios del RGPD (Comisión Europea), limitación del almacenamiento (ICO)

  • Crear productos de datos que las personas realmente puedan usar sin necesidad de enviarles mensajes privados: 20 preguntas

Una gran parte del trabajo es social y operativa:

  • “¿Quién es el dueño de esta mesa?”

  • ¿Sigue siendo válida esta definición?

  • "¿Por qué el CRM exporta duplicados?"

  • “¿Podemos enviar esta métrica a los ejecutivos sin vergüenza?” 😭

La IA puede ayudar con algunas cosas, claro. Pero reemplazarla por completo es… una exageración.

¿Qué hace que una versión de ingeniería de datos sea sólida? ✅

Esta sección es importante porque en la conversación sobre reemplazos se suele asumir que los ingenieros de datos son principalmente "constructores de pipelines". Eso es como asumir que los chefs se dedican principalmente a "cortar verduras". Es parte del trabajo, pero no lo es.

Una versión fuerte de un ingeniero de datos generalmente significa que puede hacer la mayoría de estas cosas:

  • Diseño para el cambio
    . Los datos cambian. Los equipos cambian. Las herramientas cambian. Un buen ingeniero construye sistemas que no se derrumban cada vez que la realidad estornuda.

  • Definir contratos y expectativas.
    ¿Qué significa "cliente"? ¿Qué significa "activo"? ¿Qué sucede cuando una fila llega tarde? Los contratos previenen el caos más que el código sofisticado. Estándar de Contratos de Datos Abiertos (ODCS) ODCS (GitHub)

  • Incorpore la observabilidad en todo.
    No solo "funcionó", sino "funcionó correctamente". Frescura, anomalías de volumen, explosiones nulas, cambios de distribución. Observabilidad de datos (Dynatrace). ¿Qué es la observabilidad de datos?

  • Haz concesiones como un adulto:
    velocidad vs. precisión, costo vs. latencia, flexibilidad vs. simplicidad. No existe una canalización perfecta, solo canales con los que puedas convivir.

  • Traducir las necesidades empresariales en sistemas duraderos.
    La gente pide métricas, pero lo que necesita es un producto de datos. La IA puede redactar el código, pero no puede identificar mágicamente los obstáculos empresariales.

  • Mantén los datos en secreto.
    El mayor elogio para una plataforma de datos es que nadie habla de ella. Los datos sin incidentes son buenos datos. Como la plomería. Solo se nota cuando falla.

Si estás haciendo estas cosas, la pregunta "¿Reemplazará la IA a los ingenieros de datos?" empieza a sonar un poco fuera de lugar. La IA puede reemplazar tareas , no la propiedad .

Dónde la IA ya está ayudando a los ingenieros de datos (y es realmente genial) 🤖✨

La IA no es solo marketing. Bien utilizada, es un auténtico multiplicador de fuerza.

1) Trabajo de transformación y SQL más rápido

  • Redacción de uniones complejas

  • Cómo escribir funciones de ventana en las que preferirías no pensar

  • Convertir la lógica del lenguaje sencillo en esqueletos de consultas

  • Refactorización de consultas desagradables en CTE legibles GitHub Copilot para SQL

Esto es fundamental porque reduce el efecto de "página en blanco". Aún es necesario validar, pero se empieza con el 70 % en lugar del 0 %.

2) Depuración y rutas de acceso a la causa raíz

La IA es decente en:

  • Explicación de los mensajes de error

  • Sugiriendo dónde buscar

  • Recomendar pasos del tipo “verificar desajuste de esquema” GitHub Copilot
    Es como tener un ingeniero junior incansable que nunca duerme y a veces miente con confianza 😅

3) Enriquecimiento de la documentación y del catálogo de datos

Generado automáticamente:

  • Descripciones de columnas

  • Resúmenes de modelos

  • Explicaciones del linaje

  • "¿Para qué se utiliza esta tabla?" Borradores de la documentación DBT

No es perfecto, pero rompe la maldición de los oleoductos indocumentados.

4) Andamios de prueba y comprobaciones

La IA puede proponer:

Nuevamente, usted decide qué es lo que importa, pero esto acelera las partes rutinarias.

5) Código de “pegamento” de la tubería

Plantillas de configuración, estructuras YAML, borradores de DAG de orquestación. Todo esto es repetitivo y la IA se lo traga todo. 🥣 DAG de Apache Airflow

Dónde la IA aún tiene dificultades (y este es el núcleo del problema) 🧠🧩

Esta es la parte que más importa, porque responde a la pregunta del reemplazo con textura real.

1) Ambigüedad y definiciones cambiantes

La lógica empresarial rara vez es precisa. La gente cambia de opinión a mitad de frase. «Usuario activo» se convierte en «usuario activo que paga» y luego en «usuario activo que paga, excluyendo reembolsos, excepto en ocasiones»… ya saben cómo es.

La IA no puede controlar esa ambigüedad. Solo puede adivinar.

2) Responsabilidad y riesgo

Cuando un pipeline falla y el panel de control ejecutivo muestra algo sin sentido, alguien tiene que:

  • triaje

  • comunicar el impacto

  • Arreglalo

  • prevenir la recurrencia

  • escribir la autopsia

  • Decidir si la empresa todavía puede confiar en las cifras de la semana pasada

La IA puede ayudar, pero no puede rendir cuentas de forma significativa. Las organizaciones no funcionan por vibras, sino por responsabilidad.

3) Pensamiento sistémico

Las plataformas de datos son ecosistemas: ingesta, almacenamiento, transformaciones, orquestación, gobernanza, control de costos y acuerdos de nivel de servicio (SLA). Un cambio en una capa tiene repercusiones. Conceptos de Apache Airflow.

La IA puede proponer optimizaciones locales que generan problemas globales. Es como arreglar una puerta que rechina quitándola 😬

4) Seguridad, privacidad, cumplimiento

Aquí es donde las fantasías de reemplazo van a morir.

La IA puede elaborar políticas, pero implementarlas de forma segura es verdadera ingeniería.

5) Las “incógnitas desconocidas”

Los incidentes de datos suelen ser impredecibles:

  • Una API de proveedor cambia silenciosamente la semántica

  • Una suposición sobre la zona horaria se invierte

  • Un relleno duplica una partición

  • Un mecanismo de reintento provoca escrituras dobles

  • Una nueva característica del producto introduce nuevos patrones de eventos

La IA es más débil cuando la situación no sigue un patrón conocido.

Tabla comparativa: qué reduce qué, en la práctica 🧾🤔

A continuación se presenta una visión práctica. No se trata de herramientas que reemplazan a las personas, sino de herramientas y enfoques que simplifican ciertas tareas.

Herramienta/enfoque Audiencia Vibración de precios Por qué funciona
Copilotos de código de IA (ayudantes de SQL y Python) GitHub Copilot Ingenieros que escriben mucho código De gratuito a pago Excelente en andamiaje, refactorizaciones, sintaxis… a veces presumido de una manera muy específica
Conectores ELT administrados Fivetran Equipos cansados ​​de construir ingestión Suscripción-y Elimina el dolor de ingestión personalizado, pero se rompe de maneras nuevas y divertidas
Plataformas de observabilidad de datos Observabilidad de datos (Dynatrace) Cualquier persona que posea SLA Medianas y grandes empresas Detecta anomalías de forma temprana, como las alarmas de humo para tuberías 🔔
Marcos de transformación (modelado declarativo) dbt Análisis + híbridos DE Generalmente herramienta + computador Hace que la lógica sea modular y comprobable, menos espagueti
Catálogos de datos + capas semánticas dbt Capa Semántica Organizaciones con confusión métrica Depende, en la práctica Define la “verdad” una sola vez: reduce los interminables debates sobre métricas
Orquestación con plantillas Apache Airflow Equipos con mentalidad de plataforma Costo de apertura + operaciones Estandariza los flujos de trabajo; menos DAG de copo de nieve
Generación de documentación DBT asistida por IA Equipos que odian escribir documentos Barato a moderado Crea documentos "suficientemente buenos" para que el conocimiento no desaparezca
Políticas de gobernanza automatizadas Marco de privacidad del NIST Entornos regulados Empresa-y Ayuda a hacer cumplir las reglas, pero aún necesita que los humanos diseñen las reglas

Fíjate en lo que falta: una fila que dice "pulsa el botón para eliminar ingenieros de datos". Sí... esa fila no existe 🙃

Entonces… ¿reemplazará la IA a los ingenieros de datos o simplemente cambiará el rol? 🛠️

Aquí está la respuesta no dramática: la IA reemplazará partes del flujo de trabajo, no la profesión.

Pero reconfigurará el rol. Y si lo ignoras, sentirás la presión.

¿Qué cambia?

  • Menos tiempo escribiendo texto estándar

  • Menos tiempo buscando documentos

  • Más tiempo revisando, validando y diseñando

  • Más tiempo para definir contratos y expectativas de calidad Estándar de Contratos de Datos Abiertos (ODCS)

  • Más tiempo colaborando con productos, seguridad y finanzas

Este es el cambio sutil: la ingeniería de datos pasa a tratar menos de “construir canales” y más de “construir un sistema de productos de datos confiable”

Y en un giro silencioso, eso es más valioso, no menos.

Además, y lo diré aunque suene dramático, la IA aumenta la cantidad de personas capaces de producir artefactos de datos , lo que aumenta la necesidad de que alguien se encargue de todo. Un mayor rendimiento implica mayor potencial de confusión. GitHub Copilot

Es como darles a todos un taladro eléctrico. ¡Genial! Ahora alguien debería hacer cumplir la regla de "no taladrar la tubería de agua"

La nueva pila de habilidades que sigue siendo valiosa (incluso con IA en todas partes) 🧠⚙️

Si desea una lista de verificación práctica y "a prueba de futuro", se ve así:

Mentalidad de diseño de sistemas

  • Modelado de datos que sobrevive al cambio

  • Compensaciones entre lotes y transmisión

  • Pensamiento de latencia, costo y confiabilidad

Ingeniería de calidad de datos

Arquitectura de gobernanza y confianza

Pensamiento de plataforma

  • Plantillas reutilizables, caminos dorados

  • Patrones estandarizados para ingestión, transformaciones y pruebas de Fivetran dbt

  • Herramientas de autoservicio que no se derriten

Comunicación (sí, de verdad)

  • Redactar documentos claros

  • Alineando definiciones

  • Decir “no” de manera educada pero firme

  • Explicando las compensaciones sin sonar como un robot 🤖

Si logras hacer esto, la pregunta "¿Reemplazará la IA a los ingenieros de datos?" se vuelve menos amenazante. La IA se convierte en tu exoesqueleto, no en tu reemplazo.

Escenarios realistas donde algunos roles de ingeniería de datos se reducen 📉

Bueno, una rápida dosis de realidad, porque no todo es sol y confeti de emojis 🎉

Algunos roles están más expuestos:

  • Roles de solo ingestión pura donde todo son conectores estándar Conectores Fivetran

  • Equipos que realizan principalmente procesos de informes repetitivos con matices de dominio mínimos

  • Organizaciones donde la ingeniería de datos es tratada como “monos SQL” (duro, pero cierto)

  • Roles de baja responsabilidad donde el trabajo consiste solo en emitir tickets y copiar y pegar

La IA más las herramientas administradas pueden reducir esas necesidades.

Pero incluso allí, el reemplazo generalmente se ve así:

  • Menos personas haciendo el mismo trabajo repetitivo

  • Más énfasis en la propiedad y confiabilidad de la plataforma

  • Un cambio hacia la idea de que “una persona puede sostener más oleoductos”

Así que sí, los patrones de personal pueden cambiar. Los roles evolucionan. Los cargos cambian. Eso es real.

Aun así, la versión del rol que implica alta propiedad y alta confianza sigue vigente.

Resumen de cierre 🧾✅

¿Reemplazará la IA a los ingenieros de datos? No de la forma clara y completa que la gente imagina.

La IA:

Pero la ingeniería de datos consiste fundamentalmente en:

La IA puede ayudar con eso… pero no es su “dueña”.

Si eres ingeniero de datos, el cambio es simple (no fácil, pero sí simple):
prioriza la responsabilidad, la calidad, el enfoque de plataforma y la comunicación. Deja que la IA se encargue del código estándar mientras tú te encargas de lo importante.

Y sí, a veces eso significa ser la adulta de la sala. No es glamurosa, pero sí discretamente poderosa. 😄

¿Reemplazará la IA a los ingenieros de datos?
Reemplazará algunas tareas, reorganizará la jerarquía y hará que los mejores ingenieros de datos sean aún más valiosos. Esa es la verdadera historia.

Preguntas frecuentes

¿La IA reemplazará completamente a los ingenieros de datos?

En la mayoría de las organizaciones, es más probable que la IA asuma tareas específicas que elimine el rol por completo. Puede acelerar la redacción de SQL, el andamiaje de pipelines, las primeras pasadas de documentación y la creación de pruebas básicas. Pero la ingeniería de datos también conlleva responsabilidad y responsabilidad, además del trabajo poco atractivo de lograr que la desordenada realidad empresarial se comporte como un sistema confiable. Estas partes aún requieren que los humanos decidan qué significa "correcto" y asuman la responsabilidad cuando algo falla.

¿Qué partes de la ingeniería de datos ya está automatizando la IA?

La IA funciona mejor en tareas repetibles: redacción y refactorización de SQL, generación de esqueletos de modelos DBT, explicación de errores comunes y elaboración de esquemas de documentación. También puede estructurar pruebas como comprobaciones de nulidad o unicidad, y generar código de plantilla para herramientas de orquestación. La ventaja es el impulso: se empieza a tener una solución funcional, pero aún es necesario validar su exactitud y garantizar que se adapte al entorno.

Si la IA puede escribir SQL y pipelines, ¿qué les queda a los ingenieros de datos?

Mucho: definir contratos de datos, gestionar la desviación del esquema y garantizar que los pipelines sean idempotentes, observables y recuperables. Los ingenieros de datos dedican tiempo a investigar cambios en las métricas, a crear barreras de seguridad para los usuarios finales y a gestionar las compensaciones entre costes y fiabilidad. El trabajo suele reducirse a generar confianza y mantener la plataforma de datos "silenciosa", es decir, lo suficientemente estable como para que nadie tenga que preocuparse por ella a diario.

¿Cómo cambia la IA el trabajo diario de un ingeniero de datos?

Generalmente, se reduce el tiempo de consulta y el texto repetitivo, por lo que se dedica menos tiempo a escribir y más a revisar, validar y diseñar. Este cambio orienta el rol hacia la definición de expectativas, estándares de calidad y patrones reutilizables, en lugar de codificarlo todo manualmente. En la práctica, es probable que se realice más trabajo en colaboración con los departamentos de producto, seguridad y finanzas, ya que el resultado técnico se vuelve más fácil de crear, pero más difícil de gestionar.

¿Por qué la IA tiene dificultades con definiciones comerciales ambiguas como “usuario activo”?

Porque la lógica de negocio no es estática ni precisa; cambia a mitad del proyecto y varía según las partes interesadas. La IA puede elaborar una interpretación, pero no puede tomar la decisión cuando las definiciones evolucionan o surgen conflictos. La ingeniería de datos a menudo requiere negociación, documentación de suposiciones y la conversión de requisitos imprecisos en contratos duraderos. Ese trabajo de "alineación humana" es una de las razones principales por las que el rol no desaparece, incluso con la mejora de las herramientas.

¿Puede la IA gestionar la gobernanza de datos, la privacidad y el cumplimiento normativo de forma segura?

La IA puede ayudar a elaborar políticas o sugerir enfoques, pero una implementación segura aún exige ingeniería real y una supervisión minuciosa. La gobernanza implica controles de acceso, gestión de información personal identificable (PII), normas de retención, registros de auditoría y, en ocasiones, restricciones de residencia. Estas son áreas de alto riesgo donde "casi correcto" no es aceptable. Los humanos deben diseñar las normas, verificar su aplicación y ser responsables del cumplimiento normativo.

¿Qué habilidades siguen siendo valiosas para los ingenieros de datos a medida que mejora la IA?

Habilidades que hacen que los sistemas sean resilientes: pensamiento de diseño de sistemas, ingeniería de calidad de datos y estandarización orientada a plataformas. Los contratos, la observabilidad, los hábitos de respuesta a incidentes y el análisis riguroso de la causa raíz cobran aún más importancia cuando más personas pueden generar artefactos de datos rápidamente. La comunicación también se convierte en un factor diferenciador: alinear definiciones, redactar documentos claros y explicar las compensaciones sin complicaciones es fundamental para mantener la fiabilidad de los datos.

¿Qué roles de ingeniería de datos corren mayor riesgo debido a la IA y las herramientas administradas?

Los roles centrados exclusivamente en la ingesta repetitiva o en los flujos de trabajo de informes estándar están más expuestos, especialmente cuando los conectores ELT gestionados cubren la mayoría de las fuentes. El trabajo de baja responsabilidad y basado en tickets puede reducirse porque la IA y la abstracción reducen el esfuerzo por flujo de trabajo. Sin embargo, esto suele traducirse en menos personas realizando tareas repetitivas, no en la ausencia de ingenieros de datos. Los roles de alta responsabilidad centrados en la fiabilidad, la calidad y la confianza se mantienen a largo plazo.

¿Cómo debo utilizar herramientas como GitHub Copilot o dbt con IA sin crear caos?

Trate los resultados de IA como un borrador, no como una decisión. Úselos para generar esqueletos de consultas, mejorar la legibilidad o estructurar pruebas y documentos de DBT, y luego validarlos con datos reales y casos extremos. Combínelos con convenciones sólidas: contratos, estándares de nomenclatura, comprobaciones de observabilidad y prácticas de revisión. El objetivo es una entrega más rápida sin sacrificar la confiabilidad, el control de costos ni la gobernanza.

Referencias

  1. Comisión Europea - Explicación de la protección de datos: principios del RGPD - commission.europa.eu

  2. Oficina del Comisionado de Información (ICO) - Limitación de almacenamiento - ico.org.uk

  3. Comisión Europea - ¿ Durante cuánto tiempo se pueden conservar los datos y es necesario actualizarlos? - commission.europa.eu

  4. Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) - Marco de privacidad - nist.gov

  5. Centro de Recursos de Seguridad Informática del NIST (CSRC) - SP 800-92: Guía para la gestión de registros de seguridad informática - csrc.nist.gov

  6. Centro de Seguridad de Internet (CIS) - Gestión de registros de auditoría (Controles CIS) - cisecurity.org

  7. Documentación de Snowflake - Políticas de acceso a filas - docs.snowflake.com

  8. Documentación de Google Cloud : Seguridad a nivel de fila de BigQuery - docs.cloud.google.com

  9. BITOL - Estándar de Contrato de Datos Abiertos (ODCS) v3.1.0 - bitol-io.github.io

  10. BITOL (GitHub) - Estándar de Contrato de Datos Abiertos - github.com

  11. Apache Airflow - Documentación (estable) - airflow.apache.org

  12. Apache Airflow - DAG (conceptos básicos) - airflow.apache.org

  13. Documentación de DBT Labs : ¿Qué es DBT? - docs.getdbt.com

  14. Documentación de dbt Labs - Acerca de los modelos dbt - docs.getdbt.com

  15. Documentación de dbt Labs - Documentación - docs.getdbt.com

  16. Documentación de dbt Labs - Pruebas de datos - docs.getdbt.com

  17. Documentación de dbt Labs - Capa semántica de dbt - docs.getdbt.com

  18. Documentación de Fivetran - Primeros pasos - fivetran.com

  19. Fivetran - Conectores - fivetran.com

  20. Documentación de AWS - Guía para desarrolladores de AWS Lambda - docs.aws.amazon.com

  21. GitHub - Copiloto de GitHub - github.com

  22. Documentación de GitHub : Cómo obtener sugerencias de código en tu IDE con GitHub Copilot - docs.github.com

  23. Microsoft Learn - GitHub Copilot para SQL (extensión de VS Code) - learn.microsoft.com

  24. Documentación de Dynatrace : Observabilidad de datos - docs.dynatrace.com

  25. DataGalaxy - ¿Qué es la observabilidad de datos? - datagalaxy.com

  26. Documentación de Grandes Expectativas - Resumen de expectativas - docs.greatexpectations.io

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