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Why disposable code still needs experience

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Why disposable code still needsexperienceMade for Freddy Vega, by Hanademi
Por qué el código desechableaún exige experienciaMade for Freddy Vega, by Hanademi
Years of experience predict far less thanstructured interviewsEstimated predictive validity from a 2022 reassessment of personnel-selection methods.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Sackett, P. R., Zhang, C., Berry, C. M., & Lievens, F. (2022). Revisiting meta-analytic estimates of validity in personnelselection. Journal of Applied Psychology.UnitEstimated validity0.4Structured interview0.4Job knowledge0.3Work sample0.07Experience years
Hiring often treats years as the safest résumé number. This reassessment estimated only 0.07 validity for experience duration, compared with 0.42 for structured interviews. Years can inform a decision, but they should not dominate it.
Los años de experiencia predicen muchomenos que las entrevistas estructuradasValidez predictiva estimada en una reevaluación de 2022 sobre métodos de selección de personal.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Sackett, P. R., Zhang, C., Berry, C. M., & Lievens, F. (2022). Revisiting meta-analytic estimates of validity in personnelselection. Journal of Applied Psychology.UnidadValidez estimada0,4Entrevista estructurada0,4Conocimiento laboral0,3Muestra de trabajo0,07Años de experiencia
La contratación suele tratar los años como el número más seguro de un currículo. Esta reevaluación estimó solo 0,07 de validez para la duración de la experiencia, frente a 0,42 para entrevistas estructuradas. Los años pueden informar una decisión, pero no deberían dominarla.
Two terms used in this deckMade for Freddy Vega, by HanademiPredictive validityHow well a selection method forecasts later job performance.ICTInformation and communications technology.
Two technical terms recur in the argument. Predictive validity asks whether a hiring method forecasts performance. ICT is the broader European category covering technology specialists.
Dos términos usados en esta presentaciónMade for Freddy Vega, by HanademiValidez predictivaQué tan bien un método de selección anticipa el desempeño laboral.TICTecnologías de la información y la comunicación.
Dos términos técnicos se repiten en el argumento. La validez predictiva pregunta si un método de contratación anticipa el desempeño. TIC es la categoría europea más amplia para especialistas tecnológicos.
GAO found 10 critical systems ranging fromabout 8 to 51 years old, while the SHAREIT Act addressed custom software tied to$12 billion in annual spending.These are separate signals from separate sources: legacy systems can persist fordecades, and reuse policy applies to a substantial base of custom government software.Sources: U.S. Government Accountability Office. (2019). Information technology: Agencies need to develop modernization plans for critical legacysystems (GAO-19-471).; Agencies Need to Develop Modernization Plans for Critical ....; forrester.com.
Disposable code is only half the story. GAO identified 10 critical federal systems with reported ages from approximately 8 to 51 years. Separately, the 2024 SHARE IT Act targeted reuse across custom federal software representing $12 billion in annual spending.
GAO encontró 10 sistemas críticos con edades deaproximadamente 8 a 51 años, mientras la LeySHARE IT abordó software a medida vinculado aUS$12 mil millones de gasto anual.Son señales separadas de fuentes distintas: los sistemas heredados pueden persistirdurante décadas, y la política de reutilización se aplica a una base considerable desoftware gubernamental a medida.Fuentes: U.S. Government Accountability Office. (2019). Information technology: Agencies need to develop modernization plans for critical legacysystems (GAO-19-471).; Agencies Need to Develop Modernization Plans for Critical ....; forrester.com.
El código desechable es solo la mitad de la historia. GAO identificó 10 sistemas federales críticos con edades reportadas de aproximadamente 8 a 51 años. Por separado, la Ley SHARE IT de 2024 promovió la reutilización de software federal a medida que representa US$12 mil millones de gasto anual.
Old technology remains presentA vintage computer terminal and keyboard on a cluttered workbench.Sources: A 65-year-old programming language called COBOL still quietly processes over $3 trillion in banking transactions every single day – and because the original engineers are rapidly retiring, banks are s…
The vintage terminal makes software longevity tangible across generations of technology.
La tecnología antigua sigue presenteUn terminal informático antiguo y su teclado sobre un banco de trabajo abarrotado.Fuentes: A 65-year-old programming language called COBOL still quietly processes over $3 trillion in banking transactions every single day – and because the original engineers are rapidly retiring, banks are s…
El terminal antiguo hace tangible la longevidad del software entre generaciones de tecnología.
US employee tenure fell below 4 yearsMedian years with the current employer among US wage and salary workers, 2014 to 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: U.S. Bureau of Labor Statistics. (2024). Employee tenure in 2024.; Table 1. Median years of tenure with current employer foremployed wage and salary workers by age and sex, selected years, 2014-2024 - 2023 A01 Results.UnitYears3.84.04.24.52014201620182020202220242014: 4.6 years2024: 3.9 years
Median tenure fell from 4.6 years in 2014 to 3.9 in 2024. That does not equal total career experience, but it exposes the weakness of treating five years as a universal baseline. The threshold belongs on genuinely senior roles.
La antigüedad laboral en Estados Unidoscayó por debajo de 4 añosAños medianos con el empleador actual entre trabajadores asalariados de Estados Unidos, 2014 a 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: U.S. Bureau of Labor Statistics. (2024). Employee tenure in 2024.; Table 1. Median years of tenure with current employer for employedwage and salary workers by age and sex, selected years, 2014-2024 - 2023 A01 Results.UnidadAños3,84,04,24,52014201620182020202220242014: 4,6 años2024: 3,9 años
La antigüedad mediana bajó de 4,6 años en 2014 a 3,9 en 2024. Eso no equivale a la experiencia profesional total, pero expone la debilidad de tratar cinco años como referencia universal. El umbral corresponde a puestos realmente sénior.
Five years fits older workers far betterthan younger workersMedian tenure with the current employer for selected US age groups in 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: U.S. Bureau of Labor Statistics. (2024). Employee tenure in 2024, Table 1.UnitYears0258102.7Ages 25 to 347.1Ages 45 to 549.6Ages 55 to 64Five-year requirement
Workers aged 25 to 34 had median tenure of only 2.7 years in 2024. The figure was 7.1 years for ages 45 to 54 and 9.6 for ages 55 to 64. Five years is plausible for senior work, but blunt for broad recruiting.
Cinco años encaja mucho mejor contrabajadores mayores que jóvenesAntigüedad mediana con el empleador actual para grupos de edad seleccionados en Estados Unidos en 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: U.S. Bureau of Labor Statistics. (2024). Employee tenure in 2024, Table 1.UnidadAños0258102,7De 25 a 34 años7,1De 45 a 54 años9,6De 55 a 64 añosRequisito de cinco años
Los trabajadores de 25 a 34 años tenían una antigüedad mediana de solo 2,7 años en 2024. La cifra fue 7,1 años entre 45 y 54, y 9,6 entre 55 y 64. Cinco años es plausible para trabajo sénior, pero rígido para contratación amplia.
Britain replaced 11 systems paying over£150 billion yearly without downtime.The case distinguishes replaceable implementation from persistent service obligations.Sources: computerweekly.com.
Replacement did not make operational knowledge disposable. The systems moved more than £150 billion each year, so migration had to preserve continuous service. Experience mattered because failure was not an acceptable transition strategy.
Reino Unido reemplazó 11 sistemas quepagan más de £150 mil millones anualessin interrupciones.El caso distingue una implementación reemplazable de obligaciones de serviciopersistentes.Fuentes: computerweekly.com.
El reemplazo no volvió desechable el conocimiento operativo. Los sistemas movían más de £150 mil millones al año, por lo que la migración debía mantener el servicio continuo. La experiencia importó porque fallar no era una estrategia de transición aceptable.
Google’s repository changes at industrialscaleThree reported repository quantities shown in their supplied display scales: total lines in hundreds ofmillions, commits in millions and weekly changed lines in millions.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Potvin, R., & Levenberg, J. (2016). Why Google stores billions of lines of code in a single repository.Communications of the ACM.; ideas.repec.org.The categories use the source claim's supplied display scales and should not be read as one common physical unit.UnitSupplied display quantityTotal lines, 100M20Commits, millions35Weekly changes, millions15
Google reported roughly 2 billion lines, 35 million commits and 15 million changed lines each week. A separate study used daily output from more than 36,000 GitHub users to examine a sudden ChatGPT ban. Activity can change rapidly while repositories, dependencies and operating knowledge remain.
El repositorio de Google cambia a escalaindustrialTres cantidades del repositorio en sus escalas suministradas: líneas totales en centenas de millones,commits en millones y líneas modificadas por semana en millones.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Potvin, R., & Levenberg, J. (2016). Why Google stores billions of lines of code in a single repository.Communications of the ACM.; ideas.repec.org.Las categorías usan las escalas de presentación suministradas por la afirmación y no deben interpretarse como unasola unidad física.UnidadCantidad en la escala suministradaLíneas totales, 100M20Commits, millones35Cambios semanales, millones15
Google reportó aproximadamente 2.000 millones de líneas, 35 millones de commits y 15 millones de líneas modificadas por semana. Otro estudio usó la producción diaria de más de 36.000 usuarios de GitHub para analizar una prohibición repentina de ChatGPT. La actividad puede cambiar rápido mientras repositorios, dependencias y conocimiento operativo permanecen.
Modern code has a workplaceA monitor displaying colored code-like lines on a home-office desk.Sources: AI Writes 41% of Code: The Churn and Tech-Debt Data. particula.tech.
A contemporary coding workspace grounds rapid change in the persistent environment around it.
El código moderno tiene un entornoUn monitor con líneas de colores similares a código sobre un escritorio doméstico.Fuentes: AI Writes 41% of Code: The Churn and Tech-Debt Data. particula.tech.
Un espacio de programación contemporáneo sitúa el cambio rápido en el entorno persistente que lo rodea.
Europe kept adding ICT specialistsEU ICT-specialist employment series supplied by Eurostat, 2014 to 2025.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (2025). ICT specialists in employment.; Eurostat. (n.d.). Employed information and communications technology (ICT)specialists [ISOC_SKS_ITSPT]. Eurostat.Unitspecialists6K8K10K2014201620182020202220242014: 6.33 million2025: 10.45 million
The supplied Eurostat series rose from 6.33 million ICT specialists in 2014 to 10.45 million in 2025. The employment share reached about 5% by 2024. This workforce exists because people were allowed to enter, learn and accumulate judgment.
Europa siguió sumando especialistas TICSerie de empleo de especialistas TIC de la UE suministrada por Eurostat, 2014 a 2025.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (2025). ICT specialists in employment.; Eurostat. (n.d.). Employed information and communications technology (ICT)specialists [ISOC_SKS_ITSPT]. Eurostat.Unidadespecialistas6K8K10K2014201620182020202220242014: 6,33 millones2025: 10,45 millones
La serie suministrada por Eurostat subió de 6,33 millones de especialistas TIC en 2014 a 10,45 millones en 2025. La proporción del empleo llegó a cerca de 5% en 2024. Esta fuerza laboral existe porque hubo personas que pudieron entrar, aprender y acumular criterio.
Experience lives in peopleAn older man wearing headphones works among several computer monitors.Sources: Legacy code migration: What it is, why it matters, and how to do it right. ibm.com.
A workforce becomes more valuable when people accumulate and apply context over time.
La experiencia vive en las personasUn hombre mayor con auriculares trabaja entre varios monitores.Fuentes: Legacy code migration: What it is, why it matters, and how to do it right. ibm.com.
Una fuerza laboral gana valor cuando las personas acumulan y aplican contexto con el tiempo.
Structured selection beats elapsedexperienceEstimated predictive validity for 6 personnel-selection methods in a 2022 reassessment.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Sackett, P. R., Zhang, C., Berry, C. M., & Lievens, F. (2022). Revisiting meta-analytic estimates of validity in personnelselection. Journal of Applied Psychology.; nycja.org.UnitEstimated validity0.4Structured interview0.4Job knowledge0.4Empirical biodata0.3Work sample0.3Cognitive ability0.07Experience years
The full comparison places structured interviews first at 0.42 and experience years last at 0.07. New York City likewise used 1.6 million cases to identify 8 predictive factors for court appearance. The analogy is simple: use evidence that predicts the outcome, not the easiest credential to count.
La selección estructurada supera a laexperiencia acumuladaValidez predictiva estimada para 6 métodos de selección en una reevaluación de 2022.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Sackett, P. R., Zhang, C., Berry, C. M., & Lievens, F. (2022). Revisiting meta-analytic estimates of validity in personnelselection. Journal of Applied Psychology.; nycja.org.UnidadValidez estimada0,4Entrevista estructurada0,4Conocimiento laboral0,4Datos biográficos0,3Muestra de trabajo0,3Capacidad cognitiva0,07Años de experiencia
La comparación completa sitúa primero a las entrevistas estructuradas con 0,42 y últimos a los años de experiencia con 0,07. Nueva York también usó 1,6 millones de casos para identificar 8 factores predictivos de comparecencia. La analogía es sencilla: usa evidencia que prediga el resultado, no la credencial más fácil de contar.
Judges explained at least 23% ofvariation, while admission gradespredicted performance.This is an analogy from public-sector selection and should not be read as asoftware-specific effect.Sources: ricardodahis.com.
In Brazil, individual judges explained at least 23% of observed variation in case dispositions. Higher admission-exam grades also predicted better performance than lower-ranked peers. The setting differs from software, but it shows why direct evidence can add information beyond time served.
Los jueces explicaron al menos 23%de la variación y las notaspredijeron desempeño.Esta es una analogía de selección en el sector público y no debe interpretarse como unefecto específico del software.Fuentes: ricardodahis.com.
En Brasil, los jueces individuales explicaron al menos 23% de la variación observada en casos resueltos. Mejores notas de admisión también predijeron mejor desempeño que las de pares peor clasificados. El entorno difiere del software, pero muestra por qué la evidencia directa puede aportar información más allá del tiempo trabajado.
Copilot cut a bounded task from 161 to 71minutesControl time, Copilot time and reported 55.8% speed gain from a randomized experiment with professionaldevelopers.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence fromGitHub Copilot.The first 2 values are minutes; the third is the source's reported percent gain.UnitSupplied task resultControl minutes160.9Copilot minutes71.2Speed gain, percent55.8
Developers using Copilot completed the bounded task in 71.17 minutes, versus 160.89 for the control group. The reported speed gain was 55.8%. The experiment did not measure production review, incidents or long-term maintenance.
Copilot redujo una tarea limitada de 161 a71 minutosTiempo del control, tiempo con Copilot y mejora reportada de 55,8% en un experimento aleatorizado condesarrolladores profesionales.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity:Evidence from GitHub Copilot.Los primeros 2 valores son minutos; el tercero es el porcentaje de mejora reportado por la fuente.UnidadResultado suministrado de la tareaMinutos de control160,9Minutos con Copilot71,2Mejora de velocidad, porcentaje55,8
Los desarrolladores con Copilot completaron la tarea limitada en 71,17 minutos, frente a 160,89 del grupo de control. La mejora de velocidad reportada fue 55,8%. El experimento no midió revisión en producción, incidentes ni mantenimiento a largo plazo.
Speed still needs judgmentA wooden judge's gavel beside a dark book.Sources: AI Can Write the First Draft. It Still Cannot Build Judgment.. pragmatic-engineer.hashnode.dev.
Faster code generation raises the value of disciplined review rather than removing it.
La velocidad aún necesita criterioUn mazo de juez de madera junto a un libro oscuro.Fuentes: AI Can Write the First Draft. It Still Cannot Build Judgment.. pragmatic-engineer.hashnode.dev.
Generar código más rápido aumenta el valor de una revisión rigurosa en vez de eliminarla.
Women’s software-engineeringratings were 12% lower despiteobjective quality controls.Programming demonstrations need comparable conditions, relevant tasks and consistentscoring.Sources: ashleycraig.com.
A demonstration is only as fair as its design and scoring. Across 60,000 mock interviews and 2 field experiments, women received lower ratings after controls for objective quality. A test can measure skill, pressure and evaluator behavior together.
Las calificaciones de ingenieras desoftware fueron 12% menores pese acontrolar la calidad objetiva.Las demostraciones de programación necesitan condiciones comparables, tareasrelevantes y puntuaciones consistentes.Fuentes: ashleycraig.com.
Una demostración es tan justa como su diseño y puntuación. En 60.000 entrevistas simuladas y 2 experimentos de campo, las mujeres recibieron calificaciones menores tras controlar la calidad objetiva. Una prueba puede medir habilidad, presión y conducta del evaluador al mismo tiempo.
Chile converted mass demand into 30,000digital scholarshipsApplications and scholarships from Talento Digital para Chile, 2019 to 2024; figures are over 100,000 andabout 30,000.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: oecd.org.UnitPeopleApplications · 100KScholarships · 30K
The market does not have to wait for five-year specialists to appear. Talento Digital para Chile received more than 100,000 applications and awarded about 30,000 intensive scholarships. Entry paths turn demand for learning into future experience.
Sources
Chile convirtió la demanda masiva en30.000 becas digitalesPostulaciones y becas de Talento Digital para Chile, 2019 a 2024; las cifras son más de 100.000 y cercade 30.000.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: oecd.org.UnidadPersonasPostulaciones · 100KBecas · 30K
El mercado no tiene que esperar a que aparezcan especialistas con cinco años. Talento Digital para Chile recibió más de 100.000 postulaciones y otorgó cerca de 30.000 becas intensivas. Las vías de entrada convierten la demanda de aprendizaje en experiencia futura.
Fuentes
Degree requirements fell, but not acrossmost middle-skill jobsShare of occupations showing meaningful reductions in degree requirements in US postings, 2017 to 2019.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Fuller, J. B., Langer, C., & Sigelman, M. (2022). Skills-based hiring is on the rise. Harvard Business Review.UnitPercent of occupations54%Middle-skill without reset46%Middle-skill reset31%High-skill reset
Employers removed degree requirements from many postings. The reset reached 46% of middle-skill and 31% of high-skill occupations, while 54% of middle-skill occupations showed no reset. Formal gates moved, but the change remained incomplete.
Los requisitos de título bajaron, pero no enla mayoría de empleos de habilidad mediaProporción de ocupaciones con reducciones significativas de requisitos universitarios en anuncios deEstados Unidos, 2017 a 2019.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Fuller, J. B., Langer, C., & Sigelman, M. (2022). Skills-based hiring is on the rise. Harvard Business Review.UnidadPorcentaje de ocupaciones54 %Habilidad media sin reducción46 %Reducción en habilidad media31 %Reducción en habilidad alta
Las empresas eliminaron requisitos universitarios de muchos anuncios. La reducción alcanzó 46% de las ocupaciones de habilidad media y 31% de las de habilidad alta, mientras 54% de las ocupaciones de habilidad media no mostró reducción. Las barreras formales cambiaron, pero el cambio quedó incompleto.
Software demand grows while narrowerprogramming roles shrinkBLS projected US employment growth by occupation, 2023 to 2033.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: U.S. Bureau of Labor Statistics. (2024). Software developers, quality assurance analysts, and testers. OccupationalOutlook Handbook.UnitProjected growth-10%0%10%20%17%Software and QA8%Web development4%All occupations-10%Computer programmingNo growth
BLS projected 17% growth for software development and quality roles, but a 10% decline for computer programming. The market is not simply adding identical jobs. Entry paths must teach broader engineering, review and integration skills.
La demanda de software crece mientras los puestosde programación más estrechos disminuyenCrecimiento proyectado del empleo en Estados Unidos por ocupación según BLS, 2023 a 2033.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: U.S. Bureau of Labor Statistics. (2024). Software developers, quality assurance analysts, and testers. OccupationalOutlook Handbook.UnidadCrecimiento proyectado-10 %0 %10 %20 %17 %Software y calidad8 %Desarrollo web4 %Todas las ocupaciones-10 %ProgramacióninformáticaSin crecimiento
BLS proyectó un crecimiento de 17% para desarrollo de software y calidad, pero una caída de 10% para programación informática. El mercado no está sumando puestos idénticos. Las vías de entrada deben enseñar habilidades más amplias de ingeniería, revisión e integración.
Germany added nearly 1 million ICTspecialistsICT specialists employed in Germany, thousands of people, 2014 to 2025.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Employed information and communications technology (ICT) specialists [ISOC_SKS_ITSPT]. Eurostat.Unitspecialists2K2K2K2014201620182020202220242025: 2.32 million
Germany’s ICT-specialist workforce rose from 1.42 million in 2014 to 2.32 million in 2025. The expansion was built over more than a decade. Hiring experienced specialists draws on that accumulated pipeline.
Alemania sumó casi 1 millón deespecialistas TICEspecialistas TIC empleados en Alemania, miles de personas, 2014 a 2025.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Employed information and communications technology (ICT) specialists [ISOC_SKS_ITSPT]. Eurostat.Unidadespecialistas2K2K2K2014201620182020202220242025: 2,32 millones
La fuerza laboral de especialistas TIC de Alemania subió de 1,42 millones en 2014 a 2,32 millones en 2025. La expansión se construyó durante más de una década. Contratar especialistas experimentados depende de esa cantera acumulada.
Spain’s ICT workforce nearly doubledICT specialists employed in Spain, thousands of people, 2014 to 2025.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Employed information and communications technology (ICT) specialists [ISOC_SKS_ITSPT]. Eurostat.Unitspecialists05001K2014201620182020202220242014: 562,8002025: 1.06 million
Spain rose from 562,800 ICT specialists in 2014 to 1.06 million in 2025. That scale cannot come only from moving experienced workers between firms. New entrants and continued learning must replenish the system.
La fuerza laboral TIC de España casi seduplicóEspecialistas TIC empleados en España, miles de personas, 2014 a 2025.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Employed information and communications technology (ICT) specialists [ISOC_SKS_ITSPT]. Eurostat.Unidadespecialistas05001K2014201620182020202220242014: 562.8002025: 1,06 millones
España pasó de 562.800 especialistas TIC en 2014 a 1,06 millones en 2025. Esa escala no puede surgir solo de mover trabajadores experimentados entre empresas. Nuevos participantes y aprendizaje continuo deben renovar el sistema.
France’s ICT workforce resumed growthafter a 2022 dipICT specialists employed in France, thousands of people, 2014 to 2025.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Employed information and communications technology (ICT) specialists [ISOC_SKS_ITSPT]. Eurostat.Unitspecialists7501K1K2K2014201620182020202220242022 dip: 1.22 million2025: 1.43 million
France’s series grew from 853,400 specialists in 2014 to 1.43 million in 2025. A small decline in 2022 was followed by renewed growth. Experience supply is dynamic, not a fixed pool waiting for employers.
La fuerza laboral TIC de Francia retomó elcrecimiento tras la caída de 2022Especialistas TIC empleados en Francia, miles de personas, 2014 a 2025.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Employed information and communications technology (ICT) specialists [ISOC_SKS_ITSPT]. Eurostat.Unidadespecialistas7501K1K2K201420162018202020222024Caída de 2022: 1,22 millones2025: 1,43 millones
La serie de Francia creció de 853.400 especialistas en 2014 a 1,43 millones en 2025. Una pequeña caída en 2022 fue seguida por un crecimiento renovado. La oferta de experiencia es dinámica, no una reserva fija que espera a las empresas.
Europe’s ICT recruitment pressureplateaued after 2019EU enterprises that recruited or tried to recruit ICT specialists, Eurostat indicator values, 2014 to 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Enterprises that recruited or tried to recruit ICT specialists by NACE Rev.2 activity[ISOC_SKE_ITRCRN2]. Eurostat.UnitReported indicator value56201420162018202020242019: 6.062024: 6.024.5
The EU indicator rose through 2019, dipped in 2020 and returned to roughly the same level by 2024. The average looks stable after the recovery. Country paths reveal much more movement beneath it.
La presión europea de contratación TIC seestancó después de 2019Empresas de la UE que contrataron o intentaron contratar especialistas TIC, valores del indicador deEurostat, 2014 a 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Enterprises that recruited or tried to recruit ICT specialists by NACE Rev.2 activity[ISOC_SKE_ITRCRN2]. Eurostat.UnidadValor del indicador reportado56201420162018202020242019: 6,062024: 6,024,5
El indicador de la UE subió hasta 2019, cayó en 2020 y volvió aproximadamente al mismo nivel en 2024. El promedio parece estable tras la recuperación. Las trayectorias nacionales revelan mucho más movimiento.
Germany’s ICT recruitment pressure rosedespite setbacksGerman enterprises that recruited or tried to recruit ICT specialists, Eurostat indicator values, 2014 to2024.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Enterprises that recruited or tried to recruit ICT specialists by NACE Rev.2 activity[ISOC_SKE_ITRCRN2]. Eurostat.UnitReported indicator value468201420162018202020242016 trough: 4.952022 peak: 7.99
Germany’s recruitment indicator rose from 5.42 in 2014 to 7.86 in 2024. The path included a deep 2016 setback and a 2022 peak. A larger workforce can coexist with persistent hiring pressure.
La presión de contratación TIC en Alemaniasubió pese a los retrocesosEmpresas alemanas que contrataron o intentaron contratar especialistas TIC, valores del indicador deEurostat, 2014 a 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Enterprises that recruited or tried to recruit ICT specialists by NACE Rev.2 activity[ISOC_SKE_ITRCRN2]. Eurostat.UnidadValor del indicador reportado46820142016201820202024Mínimo de 2016: 4,95Pico de 2022: 7,99
El indicador de contratación de Alemania subió de 5,42 en 2014 a 7,86 en 2024. La trayectoria incluyó un fuerte retroceso en 2016 y un pico en 2022. Una fuerza laboral mayor puede coexistir con presión de contratación persistente.
Spain’s ICT recruitment pressure stayedhigh after its peakSpanish enterprises that recruited or tried to recruit ICT specialists, Eurostat indicator values, 2014 to2024.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Enterprises that recruited or tried to recruit ICT specialists by NACE Rev.2 activity[ISOC_SKE_ITRCRN2]. Eurostat.UnitReported indicator value78910201420162018202020242020 peak: 10.232024: 9.187.6
Spain’s recruitment indicator peaked at 10.23 in 2020 and remained at 9.18 in 2024. This happened while its ICT workforce was expanding rapidly. Growth in supply did not make hiring pressure disappear.
La presión de contratación TIC en Españasiguió alta tras su picoEmpresas españolas que contrataron o intentaron contratar especialistas TIC, valores del indicador deEurostat, 2014 a 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Enterprises that recruited or tried to recruit ICT specialists by NACE Rev.2 activity[ISOC_SKE_ITRCRN2]. Eurostat.UnidadValor del indicador reportado7891020142016201820202024Pico de 2020: 10,232024: 9,187,6
El indicador de contratación de España alcanzó 10,23 en 2020 y se mantuvo en 9,18 en 2024. Esto ocurrió mientras su fuerza laboral TIC crecía rápidamente. El aumento de la oferta no hizo desaparecer la presión de contratación.
Austria’s ICT recruitment pressurereached a decade highAustrian enterprises that recruited or tried to recruit ICT specialists, Eurostat indicator values, 2014 to2024.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Enterprises that recruited or tried to recruit ICT specialists by NACE Rev.2 activity[ISOC_SKE_ITRCRN2]. Eurostat.UnitReported indicator value678201420162018202020242018 trough: 5.902024 high: 8.06
Austria’s indicator climbed from 5.90 in 2018 to 8.06 in 2024. That latest value was the highest in the supplied series. Regional averages conceal the local markets where experience becomes hardest to source.
La presión de contratación TIC en Austriaalcanzó un máximo de la décadaEmpresas austríacas que contrataron o intentaron contratar especialistas TIC, valores del indicador deEurostat, 2014 a 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Enterprises that recruited or tried to recruit ICT specialists by NACE Rev.2 activity[ISOC_SKE_ITRCRN2]. Eurostat.UnidadValor del indicador reportado67820142016201820202024Mínimo de 2018: 5,90Máximo de 2024: 8,06
El indicador de Austria subió de 5,90 en 2018 a 8,06 en 2024. Ese último valor fue el más alto de la serie suministrada. Los promedios regionales ocultan los mercados locales donde resulta más difícil conseguir experiencia.
Czechia and Greece repeatedly traded thestronger hiring signalEnterprises recruiting or trying to recruit ICT specialists in Czechia and Greece, aligned Eurostat values,2014 to 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Enterprises that recruited or tried to recruit ICT specialists by NACE Rev.2 activity[ISOC_SKE_ITRCRN2]. Eurostat.UnitReported indicator valueCzechia3.45.320142024Greece5.65.020142024
Chequia rose from a low base, while Greece followed a volatile path and spiked in 2022. By 2024 their values were close again. The endpoint alone hides repeated reversals in relative hiring pressure.
Chequia y Grecia intercambiaron repetidamente laseñal de contratación más fuerteEmpresas que contrataron o intentaron contratar especialistas TIC en Chequia y Grecia, valores alineadosde Eurostat, 2014 a 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Enterprises that recruited or tried to recruit ICT specialists by NACE Rev.2 activity[ISOC_SKE_ITRCRN2]. Eurostat.UnidadValor del indicador reportadoChequia3,45,320142024Grecia5,65,020142024
Chequia subió desde una base baja, mientras Grecia siguió una trayectoria volátil y registró un pico en 2022. En 2024 sus valores volvieron a estar cerca. El punto final oculta repetidas inversiones en la presión relativa de contratación.
Czechia and Greece ended only 0.27 apartin 2024Hanademi analysis of Czechia minus Greece across 8 aligned Eurostat recruitment values.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Enterprises that recruited or tried to recruit ICT specialists by NACE Rev.2 activity[ISOC_SKE_ITRCRN2]. Eurostat.Hanademi analysis: Czechia's figure minus Greece's across the 8 years both series cover, from the two cited sources. · Formula:Czechia series minus Greece series across 8 aligned labels; latest result = 0.27.UnitComputed difference-202014201620182022Equal values2022 difference: -2.932024 result: 0.27-2.3
The computed difference changed sign repeatedly across the shared years. It reached -2.93 in 2022, then returned to 0.27 in 2024. Similar endpoints can hide unstable local demand.
Chequia y Grecia terminaron separadas porsolo 0,27 en 2024Análisis de Hanademi de Chequia menos Grecia en 8 valores alineados de contratación de Eurostat.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Enterprises that recruited or tried to recruit ICT specialists by NACE Rev.2 activity[ISOC_SKE_ITRCRN2]. Eurostat.Análisis de Hanademi: La cifra de Czechia menos la de Greece en los 8 años que ambas series cubren, a partir de las dos fuentescitadas. · Fórmula: serie de Chequia menos serie de Grecia en 8 etiquetas alineadas; resultado más reciente = 0,27.UnidadDiferencia calculada-202014201620182022Valores igualesDiferencia de 2022: -2,93Resultado de 2024: 0,27-2,3
La diferencia calculada cambió de signo repetidamente durante los años compartidos. Llegó a -2,93 en 2022 y volvió a 0,27 en 2024. Puntos finales similares pueden ocultar una demanda local inestable.
Europe’s ICT training rate barely movedEU enterprises providing ICT-skills training, Eurostat indicator values, 2015 to 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Enterprises that provided training to develop/upgrade ICT skills of their personnel by NACE Rev.2activity [ISOC_SKE_ITTN2]. Eurostat.UnitReported indicator value7.58.08.520152017201920222020 dip: 7.712024: 8.567.6
The EU training indicator rose only from 7.64 in 2015 to 8.56 in 2024. That movement was modest beside the expansion of ICT employment. A growing workforce does not guarantee equally fast growth in employer training.
La tasa europea de formación TIC apenascambióEmpresas de la UE que ofrecieron formación en habilidades TIC, valores del indicador de Eurostat, 2015 a2024.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Enterprises that provided training to develop/upgrade ICT skills of their personnel by NACERev.2 activity [ISOC_SKE_ITTN2]. Eurostat.UnidadValor del indicador reportado7,58,08,52015201720192022Caída de 2020: 7,712024: 8,567,6
El indicador de formación de la UE subió solo de 7,64 en 2015 a 8,56 en 2024. Ese movimiento fue modesto frente a la expansión del empleo TIC. Una fuerza laboral creciente no garantiza un aumento igual de rápido en la formación empresarial.
Poland crossed from far behind Germany tofar aheadEnterprises providing ICT training in Germany and Poland, Eurostat indicator values, 2015 to 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Enterprises that provided training to develop/upgrade ICT skills of their personnel by NACE Rev.2activity [ISOC_SKE_ITTN2]. Eurostat.UnitReported indicator value0510152015201720192022GermanyPolandGermany led at 12.45Poland jumped to 16.18
Germany began at 12.45 in 2015 while Poland stood at 4.88. By 2024 Germany was at 10.97 and Poland had jumped to 16.18. Experience supply responds to institutional choices rather than remaining permanently fixed.
Polonia pasó de estar muy detrás deAlemania a quedar muy por delanteEmpresas que ofrecieron formación TIC en Alemania y Polonia, valores del indicador de Eurostat, 2015 a2024.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Enterprises that provided training to develop/upgrade ICT skills of their personnel by NACERev.2 activity [ISOC_SKE_ITTN2]. Eurostat.UnidadValor del indicador reportado0510152015201720192022AlemaniaPoloniaAlemania lideraba con 12,45Polonia saltó a 16,18
Alemania comenzó con 12,45 en 2015 mientras Polonia estaba en 4,88. En 2024 Alemania estaba en 10,97 y Polonia había saltado a 16,18. La oferta de experiencia responde a decisiones institucionales en lugar de permanecer fija.
Poland moved 5.21 ahead of Germany inICT trainingHanademi analysis of Poland minus Germany across 8 aligned Eurostat ICT-training values.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Enterprises that provided training to develop/upgrade ICT skills of their personnel by NACE Rev.2activity [ISOC_SKE_ITTN2]. Eurostat.Hanademi analysis: Poland's figure minus Germany's across the 8 years both series cover, from the two cited sources. · Formula:Poland series minus Germany series across 8 aligned labels; latest result = 5.21.UnitComputed difference-5052015201720192022Equal values2015 result: -7.572024 result: 5.21
Poland trailed Germany by a computed 7.57 in 2015. The deficit narrowed before reversing sharply, producing a 5.21 lead in 2024. Training choices can reshape the future supply of experience within a decade.
Polonia se colocó 5,21 por delante deAlemania en formación TICAnálisis de Hanademi de Polonia menos Alemania en 8 valores alineados de formación TIC de Eurostat.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Enterprises that provided training to develop/upgrade ICT skills of their personnel by NACE Rev.2activity [ISOC_SKE_ITTN2]. Eurostat.Análisis de Hanademi: La cifra de Poland menos la de Germany en los 8 años que ambas series cubren, a partir de las dos fuentescitadas. · Fórmula: serie de Polonia menos serie de Alemania en 8 etiquetas alineadas; resultado más reciente = 5,21.UnidadDiferencia calculada-5052015201720192022Valores igualesResultado de 2015: -7,57Resultado de 2024: 5,21
Polonia estaba 7,57 por detrás de Alemania según el cálculo de 2015. El déficit se redujo antes de invertirse con fuerza, hasta una ventaja de 5,21 en 2024. Las decisiones de formación pueden transformar la oferta futura de experiencia en una década.
Spain and France trained less as PolandacceleratedEnterprises providing ICT training in Spain, France and Italy, Eurostat indicator values, 2015 to 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Enterprises that provided training to develop/upgrade ICT skills of their personnel by NACE Rev.2activity [ISOC_SKE_ITTN2]. Eurostat.UnitReported indicator value05102015201720192022SpainFranceItalySpain peaked at 10.74Spain fell to 5.24Italy peaked at 8.14
Spain’s training indicator fell from 10.74 in 2016 to 5.24 in 2024. France also ended lower, while Italy rose and then retreated. Firms cannot expect a deeper experience pool if training participation moves backward.
España y Francia formaron menos mientrasPolonia aceleróEmpresas que ofrecieron formación TIC en España, Francia e Italia, valores del indicador de Eurostat,2015 a 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Enterprises that provided training to develop/upgrade ICT skills of their personnel by NACERev.2 activity [ISOC_SKE_ITTN2]. Eurostat.UnidadValor del indicador reportado05102015201720192022EspañaFranciaItaliaEspaña alcanzó un pico de 10,74España cayó a 5,24Italia alcanzó un pico de 8,14
El indicador de formación de España cayó de 10,74 en 2016 a 5,24 en 2024. Francia también terminó más abajo, mientras Italia subió y luego retrocedió. Las empresas no pueden esperar una reserva de experiencia más profunda si la participación en formación retrocede.
In summaryMade for Freddy Vega, by HanademiSources: computerweekly.com.; U.S. Bureau of Labor Statistics. (2024). Employee tenure in 2024.; Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M.(2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot.; Eurostat. (2025). ICT specialists in employment.The UK DWP replaced 11 benefit systems paying over £150 billion annually without downtime.Median US employee tenure declined from 4.6 years in 2014 to 3.9 years in 2024.Copilot's 55.8% result measured task completion, not production review, incident rates or long-term maintenance costs.ICT specialists rose from about 3.6% of EU employment in 2014 to approximately 5.0% in 2024.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Freddy Vega, by HanademiFuentes: computerweekly.com.; U.S. Bureau of Labor Statistics. (2024). Employee tenure in 2024.; Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M.(2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot.; Eurostat. (2025). ICT specialists in employment.El DWP británico reemplazó 11 sistemas de prestaciones que pagan más de £150 mil millones al año sin interrupciones.La antigüedad mediana de los empleados estadounidenses bajó de 4,6 años en 2014 a 3,9 años en 2024.El resultado de 55,8% de Copilot midió finalización de una tarea, no revisión productiva, incidentes ni costos de mantenimiento a largo plazo.Los especialistas TIC aumentaron de aproximadamente 3,6% del empleo de la UE en 2014 a cerca de 5,0% en 2024.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

Time served shows exposure, but structured evidence predicts performance better. These terms separate measurable evidence from familiar hiring shorthand.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

El tiempo trabajado muestra exposición, pero la evidencia estructurada predice mejor el desempeño. Estos términos separan la evidencia medible de los atajos habituales de contratación.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English