Alfabetización de datos en el mercado laboral: una revisión sistemática

Por qué a los trabajadores cotidianos les deberían importar las habilidades en datos

En los empleos actuales, la información fluye constantemente —desde paneles de ventas hasta historiales médicos y fuentes de redes sociales. Este artículo examina la “alfabetización de datos”: el conjunto de habilidades cotidianas necesarias para comprender y usar esa información en el trabajo, incluso si no eres un científico de datos. Al revisar cientos de estudios, los autores muestran cómo la demanda de estas competencias está aumentando, cómo crece la investigación sobre el tema y qué habilidades prácticas necesitan realmente los trabajadores y las empresas para prosperar en una economía impulsada por los datos.

De palabra de moda a requisito básico del puesto

Los autores comienzan situando la alfabetización de datos dentro de la más amplia “economía del conocimiento”, donde las decisiones y la innovación dependen cada vez más de los datos y no solo de la intuición o la antigüedad. Distinguen entre las personas que construyen sistemas y modelos de datos y el grupo mucho mayor de trabajadores de todos los departamentos que ahora interactúan con datos de alguna manera. Para estos no especialistas, la alfabetización de datos no se trata de programar o de estadísticas avanzadas; se trata de sentirse seguro usando datos para entender problemas, detectar patrones y respaldar decisiones. Sin embargo, las encuestas muestran que casi la mitad de los trabajadores dicen tener dificultades para leer e interpretar datos, creando una brecha entre la promesa de los negocios basados en datos y lo que las organizaciones realmente pueden lograr.

Cómo la alfabetización de datos se conecta con otras alfabetizaciones cotidianas

El artículo aclara cómo la alfabetización de datos se solapa con, pero no es lo mismo que, otras ideas conocidas. La alfabetización estadística se centra en leer estadísticas producidas por otros, mientras que la alfabetización informacional trata de encontrar y evaluar las fuentes de información. La alfabetización digital se refiere al uso de dispositivos y herramientas en línea. La alfabetización en algoritmos e IA añade comprensión sobre cómo funcionan los sistemas automatizados. La alfabetización de datos se sitúa en el centro de estas, cubriendo todo el recorrido desde números crudos hasta ideas utilizables: saber de dónde provienen los datos, cómo se almacenan y procesan, cómo funcionan la privacidad y la propiedad, y cómo representarlos visualmente. Los autores sostienen que sin esta base, las personas o bien desconfían de los datos o los tratan como una “caja negra” misteriosa.

Lo que revela el panorama de la investigación

Usando técnicas bibliométricas, los autores exploran las principales bases de datos científicas y encuentran 831 publicaciones que vinculan la alfabetización de datos y las habilidades, con una producción que se ha duplicado desde alrededor de 2015 —una señal de que el campo está en una fase de rápido crecimiento. La mayoría de los artículos provienen de Estados Unidos y algunos otros países de altos ingresos, y muchos están ligados a temas educativos o de informática técnica. Tras aplicar filtros para eliminar trabajos centrados principalmente en la enseñanza a estudiantes, la construcción de infraestructuras o la discusión de la ética a nivel social amplio, solo quedaron 44 artículos que abordan directamente las competencias transversales en datos de los trabajadores. Esto muestra que, aunque el término “alfabetización de datos” se usa ampliamente, sorprendentemente poca investigación se centra en lo que los empleados ordinarios en roles variados realmente necesitan saber y hacer.

Habilidades clave que definen a una persona alfabetizada en datos

A partir de los estudios filtrados, los autores extraen habilidades recurrentes que, en conjunto, definen la alfabetización de datos en el lugar de trabajo. Estas incluyen reconocer qué datos se necesitan para un objetivo concreto, encontrarlos y acceder a ellos, juzgar su calidad y relevancia, y comprender el contexto en el que se produjeron. Los trabajadores necesitan un dominio suficiente de métodos de análisis para elegir enfoques adecuados o para comunicarse productivamente con especialistas, y deben ser capaces de interpretar resultados, cuestionarlos y comunicar conclusiones con claridad a otros. La conciencia legal y ética —como respetar las normas de privacidad— también es esencial, aunque sus exigencias exactas varían según el sector y las políticas organizativas. Los autores señalan que ninguna persona puede dominar todos los aspectos; en su lugar, las organizaciones deben ensamblar habilidades complementarias a través de roles como productores de datos, lectores y comunicadores.

Por qué importan el rol y el contexto laboral

Un mensaje clave de la revisión es que no existe una única definición universal de alfabetización de datos. En cambio, la profundidad requerida de habilidad depende del puesto de la persona, la industria y el nivel de responsabilidad. Un empleado de primera línea puede necesitar solo comprender indicadores simples; un gerente debe conectar los datos con la estrategia y el riesgo; un responsable de datos o analista debe manejar detalles más técnicos y regulatorios. Los autores sugieren pensar en niveles de conocimiento: saber que un concepto existe, entenderlo lo suficiente para juzgarlo y discutirlo, y ser capaz de realizar la tarea por uno mismo. También enfatizan que la cultura de datos de una organización —cómo las personas comparten información, cómo se configuran las herramientas y cómo se toman decisiones— puede amplificar o socavar las habilidades individuales.

Lo que esto significa para trabajadores y organizaciones

Para los trabajadores no especialistas, la conclusión del artículo es tranquilizadora: no necesitas convertirte en programador, pero sí necesitas sentirte cómodo planteando preguntas con datos, entender de dónde vienen y usarlos para respaldar tus decisiones. Para las empresas, la alfabetización de datos debería tratarse como una segunda lengua compartida que permita a las personas en diferentes roles colaborar eficazmente. Los autores proponen una definición práctica: la alfabetización de datos es el conjunto de competencias que permiten a alguien identificar los datos necesarios para un objetivo, situarlos en contexto, comprobar su validez, elegir o trabajar con análisis apropiados, extraer ideas y comunicarlas. En su opinión, el trabajo futuro debería construir mapas de habilidades y rutas de formación específicas por rol para que las organizaciones puedan desarrollar deliberadamente estas capacidades y convertirse verdaderamente en impulsadas por los datos.

Cita: Alarcón, A., de Ramón, J., Ginieis, M. et al. Data literacy in the labor market: a systematic review. Humanit Soc Sci Commun 13, 506 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06824-w

Palabras clave: alfabetización de datos, competencias laborales, economía del conocimiento, transformación digital, aprendizaje organizacional