Entender cómo se estructura un dato, escribir una pequeña función o adaptar un script ya no es terreno exclusivo del desarrollo de software. Informes del Foro Económico Mundial y de la OCDE ubican las habilidades digitales y el pensamiento computacional entre las más demandadas y mejor pagadas, no por moda, sino porque atraviesan procesos en casi cualquier sector.
Cuando automatizas un paso repetitivo, reproduces un análisis o integras fuentes de información, ganas tiempo, calidad y trazabilidad. Ese combo mejora decisiones y abre oportunidades.
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Casos concretos: ¿para qué se usa?
Biología. Análisis de secuenciación con R y Bioconductor o Python y Biopython para estudiar expresión génica, procesamiento de imágenes demicroscopía con ImageJ/Fiji y scikit-image para cuantificar células o medir fluorescencia, modelado ecológico con R (paquetes sf, raster, terra) y Python (geopandas) para mapear especies y proyectar hábitats.
Diseño y arquitectura. Prototipos interactivos y visuales con Processing y p5.js, motion con expresiones de JavaScript en After Effects, diseño generativo y paramétrico con Grasshopper para Rhinoceros o Dynamo (ajustando geometrías según reglas), desarrollo de plugins para Figma con TypeScript y automatización de handoff con scripts de CSS/HTML.
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Periodismo. Raspado de páginas con Python (Requests, BeautifulSoup) o R (rvest) para construir bases que no existen, limpieza, análisis y visualización con R (tidyverse), Python (pandas) y herramientas como Datawrapper o Flourish; verificación y OSINT combinando APIs públicas, planillas y pequeños scripts para contrastar discursos y promesas.
Salud y epidemiología. Modelos de propagación y análisis de cohortes con R, procesamiento de texto clínico con Python para detectar patrones en historias.
Derecho. Búsqueda y análisis de jurisprudencia con procesamiento de lenguaje natural (NLP) para identificar cláusulas y riesgos en contratos.
Logística y operaciones. Optimización de rutas y turnos con OR-Tools y simulaciones de inventario para reducir quiebres de stock.
Medio ambiente y agricultura. Teledetección en Google Earth Engine (APIs en JavaScript y Python) para monitorear deforestación o estrés hídrico: agricultura de precisión con microcontroladores (Arduino) y sensores para riego inteligente.
Deportes. Análisis de rendimiento con tracking de jugadores, modelos xG y detección de eventos en video con bibliotecas de visión.
Artes y música. Instalaciones interactivas con Arduino y TouchDesigner y live coding con TidalCycles o SuperCollider para composición en tiempo real.
Arqueología y patrimonio. Fotogrametría y reconstrucción 3D con pipelines automatizados, SIG para estudiar asentamientos y rutas antiguas.
Qué tanto hay que saber
No hace falta convertirse en ingeniero. Con saber estructuras de datos básicas (tablas, JSON), control de flujo y funciones, manejo de un entorno (Jupyter, RStudio), uso de bibliotecas y lectura de documentación y control de versiones con Git para trazar cambios y colaborar, alcanza para resolver tareas del día a día. El resto se aprende por proyectos.
Datos, demanda y referencias
El Foro Económico Mundial y la OCDE destacan desde hace años que el pensamiento analítico y la alfabetización di- gital se ubican entre las habilidades
transversales más valoradas por empleadores. Relevamientos de LinkedIn y GitHub muestran crecimiento sostenido de perfiles que combinan dominio disciplinar con Python, R y SQL. Además, la Unesco enfatiza la programación como parte de la ciudadanía digital, subrayando su rol para la participación informada y la innovación social.
Fuente: Generado con IA