Hay dos tipos de Data Analyst en LATAM en 2026: los que hacen dashboards y los que saben usar IA generativa para acelerar el análisis. La diferencia de salario entre ellos puede ser del 80% al 120%. No es exageración —es lo que aparece en las ofertas activas de LinkedIn, Computrabajo y los salarios que reporta nuestra comunidad de más de 500 profesionales en la región.
El rol no desapareció con la IA generativa. Al contrario: la demanda de Data Analysts creció en 2026 porque más empresas quieren tomar decisiones basadas en datos. Lo que sí cambió es lo que se espera del analista. En 2024, bastaba con Power BI y SQL. En 2026, los perfiles que más piden son los que combinan esas bases con Python, análisis asistido por IA y capacidad de conectar datos con LLMs para análisis conversacional. Si no sabes en qué grupo estás, probablemente estás en el más lento.
Salarios reales por país (datos de junio 2026)
Los rangos de abajo vienen de ofertas activas cruzadas con salarios reportados directamente por analistas de datos en LATAM. Separo el perfil tradicional (dashboards, reportes, Excel/Power BI básico) del perfil AI-ready (Python, IA generativa, análisis conversacional), porque en 2026 esa distinción define todo.
Perú (Lima)
- ▸Junior (0-2 años): S/. 1,800 - 2,800/mes (~$480 - $750 USD)
- ▸Mid analista tradicional (2-4 años): S/. 3,000 - 5,000/mes (~$800 - $1,350 USD)
- ▸Mid analista AI-ready (2-4 años): S/. 5,500 - 8,000/mes (~$1,480 - $2,150 USD)
- ▸Senior con IA + Python: S/. 8,000 - 14,000/mes (~$2,150 - $3,750 USD)
Colombia (Bogotá / Medellín)
- ▸Junior: $2.5M - $4M COP/mes (~$580 - $940 USD)
- ▸Mid tradicional: $5M - $7M COP/mes (~$1,175 - $1,650 USD)
- ▸Senior AI-ready: $10M - $18M COP/mes (~$2,350 - $4,200 USD)
México (CDMX)
- ▸Junior: $15,000 - $22,000 MXN/mes (~$740 - $1,090 USD)
- ▸Mid tradicional: $25,000 - $35,000 MXN/mes (~$1,240 - $1,730 USD)
- ▸Senior AI-ready: $45,000 - $80,000 MXN/mes (~$2,230 - $3,960 USD)
Remoto (empresa extranjera, USD)
- ▸Mid (con inglés + Python + BI): $2,500 - $4,500 USD/mes
- ▸Senior AI-ready + inglés fluido: $5,000 - $9,000 USD/mes
Una advertencia honesta: estos rangos tienen varianza alta dependiendo de la empresa y el sector. Banca, fintech y empresas de tecnología pagan consistentemente en el techo del rango. Retail y manufactura tienden al piso. Y el título "Data Analyst" es uno de los más inflados en LinkedIn —he visto perfiles con ese nombre que en realidad hacen reporting básico en Excel, y otros que construyen pipelines de datos completos con Python y modelos predictivos. La diferencia salarial entre esos dos extremos puede ser de $500 vs $5,000 USD al mes.
Por qué la brecha creció tanto en 2026
La bifurcación se aceleró con dos cosas que pasaron en paralelo este año: Power BI Copilot se volvió lo suficientemente bueno para reemplazar el 60% del trabajo de un analista tradicional, y las empresas empezaron a necesitar analistas que sepan conectar sus datos con LLMs para análisis conversacional. Eso creó un escenario donde los analistas que solo saben hacer dashboards son fácilmente reemplazables —sea por IA o por alguien que cobre menos—, mientras que los que saben usar IA para hacer análisis más profundos tienen más demanda que nunca.
El perfil que las empresas en LATAM buscan ahora: alguien que tome datos, los limpie con Python o SQL, construya el análisis (con o sin IA), y pueda presentar la conclusión al negocio de forma clara. No es un Data Engineer ni un Data Scientist —es el analista de siempre, pero con un stack actualizado. El problema es que muchos analistas con 3-5 años de experiencia aprendieron con el stack de 2021 y no lo actualizaron.
Las skills que más mueven el salario en 2026
- ▸Power BI con DAX avanzado y Power BI Copilot (obligatorio para el mercado corporativo en LATAM)
- ▸SQL avanzado: window functions, CTEs, optimización de queries
- ▸Python para análisis: pandas, seaborn, análisis exploratorio, automatización de reportes
- ▸IA generativa aplicada: análisis conversacional con LLMs, integrar APIs de IA en reportes, copilot usage
- ▸Certificación PL-300 (Power BI): sube la empleabilidad notablemente en empresas con stack Microsoft
- ▸Inglés técnico: sin esto, el acceso a empleos remotos en USD queda prácticamente cerrado
Lo que más mueve el salario en el corto plazo, según lo que veo en el mercado: la certificación PL-300 sube inmediatamente el piso de lo que puedes pedir en empresas con entorno Microsoft. Pero lo que te lleva al techo es poder mostrar un proyecto real donde usaste datos + IA para impactar una métrica de negocio concreta —no solo qué dashboards construiste, sino qué decisión habilitó tu análisis.
Cómo pasar de la primera mitad a la segunda
Si ya tienes Power BI básico y SQL, el camino más corto que he visto funcionar es: (1) sube tu Power BI a nivel DAX avanzado y aprende Copilot, (2) aprende Python a nivel análisis de datos —no necesitas ser científico de datos, sino poder automatizar reportes y hacer análisis exploratorio—, (3) construye un proyecto real que combine datos de tu empresa con algún análisis asistido por IA. Ese proyecto es lo que hace diferencia en una entrevista.
El Bootcamp Data Analyst de DataPath cubre ese stack completo: Power BI con DAX, SQL para análisis, Python para datos y casos prácticos de IA aplicada. Si lo que necesitas es enfocarte en la certificación PL-300 primero, tenemos el curso de preparación para el examen que va directo al grano. Y si arrancas desde cero con SQL o Python, tienes SQL para todos y Python para todos para entrar sin prerequisitos.
El mercado de datos en LATAM sigue creciendo y la demanda de analistas que sepan usar IA va a seguir subiendo en 2026. La ventana para actualizar el stack y saltar al siguiente rango salarial está abierta —pero no indefinidamente. Los que se muevan ahora tienen 12-18 meses de ventaja sobre los que esperen a que "el mercado se estabilice".
