Datos demográficos
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Una elevada proporción de programadores autónomos y por cuenta propia en un país o región puede indicar potencialmente que la economía local se centra en la exportación de servicios de desarrollo de software. Esto se debe a que muchos programadores de los países en desarrollo pueden ganar más trabajando a distancia para empresas extranjeras que siendo empleados en sus mercados nacionales. Una observación interesante es el nivel relativamente bajo de trabajo autónomo en India y Brasil (cada uno con un 10 %). Presumiblemente, allí se suele trabajar a través de grandes empresas de subcontratación o directamente en centros de desarrollo de empresas internacionales situados en estos países.
Aprendiz
Júnior
Intermedio
Sénior
Otro/a
18-20 años
21-29 años
30-39 años
40-49 años
50-59 años
60 años o más
La proporción de desarrolladores jóvenes, por un lado, depende de la composición demográfica general del país o región en cuestión. Por otro, depende de cuánto tiempo hace que comenzó allí el desarrollo de software. Fuera de EE. UU. y Japón, puede encontrar personas de más de 60 años en los equipos de programación, pero es poco frecuente. Sin embargo, en muchas oficinas estadounidenses, puede reunir a todo un equipo de personas que recuerdan el olor de las tarjetas perforadas y el traqueteo de las impresoras matriciales de puntos.
Tenga en cuenta que los datos de la tabla anterior representan porcentajes ponderados, no las respuestas brutas que recibimos. Hemos realizado un gran esfuerzo y trabajo estadístico para minimizar el sesgo de nuestros datos. Por ejemplo, recibimos muchas más respuestas de Turquía que de Japón. Sin embargo, sabemos que hay muchos más desarrolladores en Japón, por lo que aplicamos una ponderación para corregir este hecho. Encontrará más información sobre nuestro proceso de ponderación en la sección Metodología del informe.
Género
Hombre
Mujer
Prefiero no responder
No binario, cuirgénero o que no se ajusta a ningún género
En los gráficos con la distribución por sexos que aparecen a continuación, la opción «Otros» incluye «no binario, cuirgénero o que no se ajusta a ningún género», así como las opciones «Otro - Especifique» y «Prefiero no responder». Sin embargo, el tamaño de la muestra de este grupo es demasiado pequeño para poder extraer conclusiones fiables.
Hombre | Mujer | Otro/a | |
---|---|---|---|
95 % | 2 % | 3 % | Japón |
95 % | 5 % | 0 % | Ucrania |
94 % | 6 % | 1 % | Brasil |
94 % | 2 % | 4 % | China continental |
94 % | 5 % | 1 % | España |
94 % | 5 % | 1 % | Turquía |
93 % | 4 % | 3 % | Alemania |
93 % | 4 % | 3 % | Resto de Europa |
92 % | 4 % | 3 % | Benelux y norte de Europa |
92 % | 6 % | 2 % | Europa del Este, Balcanes y Cáucaso |
92 % | 5 % | 2 % | Francia |
92 % | 6 % | 2 % | México |
91 % | 6 % | 2 % | América Central y del Sur |
91 % | 7 % | 2 % | India |
91 % | 8 % | 1 % | Oriente medio, África, Asia Central |
91 % | 6 % | 3 % | Federación Rusa |
89 % | 7 % | 4 % | Canadá |
89 % | 10 % | 1 % | Corea del Sur |
89 % | 5 % | 5 % | Reino Unido |
88 % | 8 % | 3 % | Otro país del Sudeste Asiático y Oceanía |
88 % | 8 % | 4 % | Estados Unidos |
87 % | 10 % | 3 % | Argentina |
18-29 años | 30-39 años | 40 años o más | |
---|---|---|---|
14 % | 9 % | 2 % | Corea del Sur |
11 % | 13 % | 6 % | Argentina |
10 % | 7 % | 2 % | Canadá |
9 % | 6 % | 6 % | Oriente medio, África, Asia Central |
9 % | 7 % | 8 % | Otro país del Sudeste Asiático y Oceanía |
9 % | 10 % | 6 % | Estados Unidos |
8 % | 5 % | 1 % | Brasil |
7 % | 5 % | 5 % | América Central y del Sur |
7 % | 4 % | 5 % | Europa del Este, Balcanes y Cáucaso |
7 % | 7 % | 8 % | India |
7 % | 3 % | – | Turquía |
6 % | 5 % | 7 % | México |
5 % | 6 % | 1 % | Benelux y norte de Europa |
5 % | 6 % | 4 % | España |
5 % | 7 % | 4 % | Reino Unido |
4 % | 8 % | 3 % | Francia |
4 % | 4 % | 0 % | Japón |
4 % | 5 % | 1 % | Resto de Europa |
3 % | 5 % | 3 % | Alemania |
2 % | 1 % | – | China continental |
Los datos muestran que la proporción de mujeres programadoras menores de 30 años en Corea del Sur ha alcanzado el 14 %. ¿Por qué ha ocurrido esto? Cabe suponer que este resultado no ha sido accidental, sino fruto de las políticas estratégicas a largo plazo que el gobierno surcoreano lleva aplicando desde mediados de los años noventa.
Estas políticas se centraron en promover la igualdad de género en el lugar de trabajo, y la integración de la perspectiva de género fue una parte crucial de la agenda nacional. Por ejemplo, la Ley de Fomento y Apoyo a las Mujeres Científicas y Técnicas de 2002 fue un paso significativo hacia la promoción de la integración de la perspectiva de género en la ciencia y la tecnología.
Un ejemplo de estas iniciativas es el presupuesto provisional exclusivo para I+D destinado a las mujeres científicas que se puso en marcha en 2000. Comenzando con 2,5 millones de dólares, este presupuesto se fue incrementando progresivamente para promover las contribuciones de las mujeres a la ciencia y la tecnología.
Por otra parte, la tasa de participación excesivamente baja de las mujeres mayores de 30 años en las actividades económicas se puso de relieve en el Informe sobre el Estado de la Actividad Económica y la Tasa de Participación de 2008 elaborado por la autoridad estadística de Corea. Como respuesta, se promulgó la Ley de Promoción de las Actividades Económicas de las Mujeres en Pausa Profesional.
En conclusión, las cuidadosas y continuas decisiones políticas del gobierno surcoreano han contribuido a aumentar la representación de las mujeres en puestos de programación, especialmente entre las menores de 30 años. Los exitosos pasos de Corea del Sur hacia la paridad de género en los campos STEM podrían ser una guía eficaz para inspirar el cambio en países donde la proporción de mujeres en roles de desarrollo de software es inferior al 4 %, incluso entre las trabajadoras más jóvenes.
42%
23%
Sénior
35%
33%
Intermedio
18%
32%
Júnior
4%
11%
Aprendiz
1%
1%
Otro/a
Hombre | Mujer | Otro/a | |
---|---|---|---|
82 % | 13 % | 5 % | No tengo ninguna experiencia profesional en codificación |
85 % | 11 % | 4 % | Menos de 1 año |
89 % | 8 % | 3 % | 1-2 años |
92 % | 5 % | 3 % | 3-5 años |
93 % | 4 % | 3 % | 6-10 años |
95 % | 3 % | 3 % | 11-16 años |
96 % | 2 % | 2 % | 16 años o más |
Hombre | Mujer | Otro/a | |
---|---|---|---|
96 % | 1 % | 3 % | Go |
95 % | 3 % | 2 % | Kotlin |
95 % | 4 % | 1 % | PHP |
95 % | 4 % | 1 % | Dart |
94 % | 4 % | 3 % | TypeScript |
94 % | 4 % | 2 % | C# |
94 % | 5 % | 2 % | Ruby |
93 % | 4 % | 3 % | Java |
93 % | 3 % | 4 % | Scala |
92 % | 5 % | 3 % | SQL |
92 % | 4 % | 4 % | Scripts de Shell |
92 % | 5 % | 2 % | JavaScript |
92 % | 6 % | 2 % | Swift |
90 % | 6 % | 4 % | Python |
90 % | 8 % | 2 % | HTML / CSS |
90 % | 5 % | 5 % | C++ |
90 % | 2 % | 8 % | Rust |
88 % | 7 % | 6 % | C |
En este caso, es muy probable que las diferencias de género entre los lenguajes estén relacionadas con la experiencia. Como indican los gráficos anteriores, una proporción significativa de mujeres no ha accedido a la profesión hasta hace pocos años y se encuentra en las primeras fases de su carrera. Por lo tanto, muchas mujeres programan actualmente en lenguajes utilizados para enseñar programación en escuelas y universidades, pero muy pocas mujeres utilizan lenguajes como Go, Rust, Kotlin y Scala, que rara vez son los primeros que se dominan.
Hombre | Mujer | Otro/a | |
---|---|---|---|
95 % | 3 % | 3 % | Desarrollo de infraestructuras / DevOps |
94 % | 3 % | 3 % | Diseño de sistemas |
94 % | 4 % | 3 % | Implementación |
93 % | 4 % | 3 % | Revisión de código |
93 % | 4 % | 3 % | Administración de sistemas |
93 % | 5 % | 2 % | Gestión de personal |
92 % | 5 % | 3 % | Codificación / Programación |
92 % | 5 % | 3 % | Pruebas |
92 % | 5 % | 3 % | Gestión de producto |
92 % | 4 % | 3 % | Imparte clases de programación |
92 % | 5 % | 3 % | Ingeniería de datos |
91 % | 5 % | 4 % | Redacción técnica |
90 % | 7 % | 3 % | Análisis de datos |
90 % | 6 % | 4 % | Aprendizaje automático |
90 % | 6 % | 3 % | Inteligencia empresarial |
89 % | 7 % | 5 % | Investigación académica |
88 % | 8 % | 3 % | Investigación / Diseño de interfaz de usuario o experiencia de usuario |
84 % | 12 % | 5 % | Diseño gráfico / Arte |
Hombre | Mujer | Otro/a | |
---|---|---|---|
96 % | 2 % | 2 % | Jefe del equipo |
96 % | 1 % | 2 % | Arquitecto |
95 % | 4 % | 2 % | Administrador de bases de datos |
94 % | 4 % | 3 % | Desarrollador, programador o ingeniero de software |
94 % | 3 % | 3 % | Ingeniero DevOps / desarrollador de infraestructuras |
93 % | 4 % | 3 % | Director de Informática, director ejecutivo, director tecnológico |
93 % | 5 % | 2 % | Analista de sistemas |
92 % | 7 % | 1 % | Instructor, profesor, tutor |
91 % | 4 % | 5 % | Promotor de desarrolladores |
90 % | 5 % | 4 % | Asistencia técnica |
89 % | 7 % | 3 % | Tester o ingeniero de control de calidad |
89 % | 9 % | 2 % | Diseñador de experiencia de usuario o de interfaz de usuario |
89 % | 9 % | 2 % | Director de producto / Especialista de marketing |
88 % | 10 % | 2 % | Analista de datos, ingeniero de datos, científico de datos |
87 % | 7 % | 6 % | Escritor técnico |
85 % | 11 % | 4 % | Analista de negocios |
Migración
Solo el 11 % de los participantes en la encuesta trabaja en un país distinto al de su nacimiento. En consecuencia, no disponemos de datos suficientes para trazar de forma fiable las principales rutas migratorias, pero podemos mostrar la proporción de personas que salen de regiones concretas y llegan a ellas.
Como muestran los datos, en 2022 se produjo un notable aumento de la migración de programadores. Esto está relacionado en gran medida con la guerra en Ucrania, teniendo en cuenta que casi el 40 % de todos los programadores que emigraron ese año procedían de Rusia, Ucrania o Bielorrusia. Aunque muchos ucranianos se trasladaron a naciones de la UE, un número considerable de programadores rusos también emigró a países exentos de visado. Estos incluyen principalmente naciones de Asia Central, el Cáucaso o los Balcanes, así como Israel y Turquía.
2021 | 2022 | 2023 | |
---|---|---|---|
29 % | 30 % | 36 % | Canadá |
23 % | 24 % | 28 % | Reino Unido |
22 % | 22 % | 26 % | Benelux y norte de Europa |
19 % | 18 % | 19 % | Resto de Europa |
17 % | 17 % | 19 % | Estados Unidos |
18 % | 16 % | 18 % | Otro país del Sudeste Asiático y Oceanía |
16 % | 14 % | 18 % | Alemania |
12 % | 13 % | 17 % | España |
6 % | 12 % | 16 % | Europa del Este, Balcanes y Cáucaso |
8 % | 7 % | 14 % | Federación Rusa |
7 % | 7 % | 11 % | Oriente medio, África, Asia Central |
3 % | 7 % | 11 % | Ucrania |
12 % | 10 % | 9 % | Japón |
7 % | 7 % | 9 % | Francia |
9 % | 7 % | 7 % | América Central y del Sur |
6 % | 5 % | 7 % | Argentina |
2 % | 3 % | 4 % | Turquía |
1 % | 3 % | 2 % | India |
4 % | 3 % | 2 % | México |
1 % | 0 % | 2 % | Brasil |
0 % | 1 % | 1 % | China continental |
1 % | 1 % | 1 % | Corea del Sur |
Por inmigración, nos referimos a la proporción de encuestados que declararon vivir en un país específico pero haber nacido en otro lugar.
2021 | 2022 | 2023 | |
---|---|---|---|
29 % | 49 % | 62 % | Ucrania |
12 % | 22 % | 42 % | Federación Rusa |
18 % | 18 % | 20 % | Europa del Este, Balcanes y Cáucaso |
14 % | 15 % | 17 % | América Central y del Sur |
14 % | 15 % | 16 % | Turquía |
11 % | 11 % | 16 % | Resto de Europa |
10 % | 10 % | 16 % | Oriente medio, África, Asia Central |
11 % | 12 % | 13 % | Francia |
13 % | 11 % | 12 % | Reino Unido |
8 % | 8 % | 12 % | Otro país del Sudeste Asiático y Oceanía |
12 % | 10 % | 11 % | Canadá |
8 % | 6 % | 11 % | Argentina |
6 % | 10 % | 9 % | México |
7 % | 11 % | 8 % | Benelux y norte de Europa |
6 % | 7 % | 8 % | Brasil |
6 % | 5 % | 8 % | India |
5 % | 8 % | 7 % | Corea del Sur |
3 % | 6 % | 6 % | España |
5 % | 5 % | 6 % | Alemania |
2 % | 2 % | 3 % | China continental |
1 % | 2 % | 3 % | Estados Unidos |
1 % | 0 % | 0 % | Japón |
Por emigración, entendemos la proporción de encuestados que declararon haber nacido en un país concreto pero viven en otro. Estas cifras se calculan a partir de una combinación de las preguntas «¿Cuál es su país o región?», «¿Ha nacido en el país o región donde vive actualmente?» y «¿En qué país o región nació?»
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