Inserción en la industria de nuevos ingenieros en computación

Abstract

Este trabajo aborda la relación entre la formación académica en ingeniería en computación y las demandas del mercado laboral, identificando posibles brechas y áreas de mejora. Se busca analizar si las competencias adquiridas por los estudiantes egresados están alineadas con las expectativas de la industria, contribuyendo así a su inserción exitosa en el mundo profesional. Para esto, se estructuraron tres etapas principales: recopilación de datos de ofertas laborales, creación y aplicación de una encuesta basada en el perfil de egreso definido por la carrera y en las habilidades identificadas en las ofertas laborales, y desarrollo de una herramienta de visualización interactiva.

En la primera etapa, se extrajeron y procesaron datos de ofertas laborales de ingeniería en computación mediante técnicas de scraping manual y automatizado. Posteriormente, se analizaron las tecnologías, habilidades y metodologías más solicitadas. Luego, se diseñó y aplicó una encuesta para capturar la percepción de los estudiantes sobre sus competencias tanto frente al perfil de egreso definido por la carrera como frente a las demandas laborales. Los resultados fueron presentados a través de una aplicación que mostraba gráficas dinámicas, destacando tanto fortalezas como áreas críticas.

Los hallazgos revelaron una brecha significativa entre las competencias percibidas por los estudiantes y las demandas del mundo laboral en áreas clave de la ingeniería en computación. Aunque ciertas competencias fueron evaluadas positivamente, otras alcanzaron solo niveles intermedios o resultados muy bajos según las percepciones de los encuestados, lo que sugiere una preparación percibida como insuficiente frente a las exigencias del mercado. Por ejemplo, las herramientas y servicios en la nube, consideradas transversales y altamente demandadas, fueron una de las áreas donde los estudiantes reportaron menor confianza en sus habilidades. De manera similar, en competencias relacionadas con procesos ETL y Big Data se observaron niveles bajos, destacando la importancia de reforzar estas áreas para que los egresados se sientan mejor preparados.

Finalmente, este trabajo propone como líneas futuras de trabajo mejorar las metodologías de extracción y procesamiento de datos, emplear técnicas avanzadas como la inteligencia artificial para análisis más profundos, y optimizar la herramienta de visualización para que integre datos en tiempo real.