# Dataset demo — Salarios Nuevo León (Webinar IA HR · ERIAC) **Archivo:** `datos_salariales_nl_muestra.csv` **Filas:** 105 · **Snapshot:** marzo 2026 · **Cobertura:** 10 municipios NL × 8 sectores × 15 puestos --- ## Disclaimer importante > **Muestra educativa con fines didácticos.** No constituye benchmark formal de compensación ni recomendación salarial. > Datos agregados de fuentes públicas (Centro Federal de Conciliación y Registro Laboral — CFCRL) **complementados con valores representativos** anclados a percentiles reales del área metropolitana de Monterrey. > Los valores SBC están redondeados, agregados (mínimo 3 registros por celda) y **no son atribuibles a empresas individuales**. > Para decisiones reales de compensación, contrate un estudio formal con muestra estadísticamente válida. --- ## Qué contiene el dataset y para qué sirve Este dataset entrega **agregaciones por municipio × sector × puesto** del Salario Base de Cotización (SBC) diario reportado al IMSS, en pesos mexicanos, con corte al 31-mar-2026. Está diseñado para que los participantes del **breakout educativo (25 min)** del webinar puedan: - Practicar análisis exploratorio con un asistente de IA (filtrar, comparar, calcular medianas). - Discutir cómo formular **prompts efectivos** para obtener insights accionables de un dataset salarial. - Entender la diferencia entre un dato agregado público (legal de compartir) y un dato individual identificable (PII / sensible). No sirve para: - Benchmarks formales de compensación. - Posicionar el sueldo de una persona específica. - Comparar empresas individuales (los valores son agregados de mercado). --- ## Diccionario de columnas | Columna | Tipo | Descripción | Unidad | |---|---|---|---| | `municipio` | texto | Municipio de Nuevo León donde opera la empresa | nombre canónico (Monterrey, Apodaca, ...) | | `sector` | texto | Sector económico de actividad | 8 sectores (ver lista abajo) | | `puesto` | texto | Puesto genérico normalizado | 15 puestos (ver lista abajo) | | `sbc_promedio_diario` | entero | Salario Base de Cotización IMSS, **promedio diario** del agregado, en pesos mexicanos. Topado a 25 UMA ($2,933 en 2026) excepto puestos gerenciales con SBC integrado | MXN/día | | `n_registros` | entero | Cantidad de registros individuales que conforman el agregado (siempre >= 3) | conteo | | `fuente` | texto | Origen del dato | constante | | `fecha_corte` | fecha | Fecha de corte del snapshot | ISO YYYY-MM-DD | ### Cobertura **Municipios (10):** Monterrey, San Pedro Garza García, San Nicolás de los Garza, Apodaca, Guadalupe, General Escobedo, Santa Catarina, García, Ciénega de Flores, Pesquería. **Sectores (8):** Manufactura automotriz, Manufactura metálica, Logística, Comercio, Servicios profesionales, Construcción, Alimentos y bebidas, Químico. **Puestos (15):** Operador de producción, Técnico de mantenimiento, Soldador especializado, Montacarguista, Inspector de calidad, Auxiliar administrativo, Auxiliar de almacén, Vendedor de piso, Supervisor de línea, Coordinador logístico, Analista de calidad, Analista de compensaciones, Jefe de turno, Jefe de mantenimiento, Gerente de planta. ### Rangos de referencia (mercado NL 2026) - **Operativos** (operador, montacarguista, vendedor): ~$320 - $900 SBC diario - **Técnicos especializados** (soldador, técnico mantto, inspector): ~$700 - $1,500 - **Supervisores y analistas senior:** ~$1,200 - $2,500 - **Jefes de turno / mantenimiento:** ~$2,500 - $2,933 (topado IMSS) - **Gerencia de planta:** ~$3,500 - $5,500 (con integración del SBC) --- ## Sugerencias de uso en el breakout (25 min) Reparte el CSV a las parejas/equipos y pídeles que, **usando un asistente de IA (Claude, ChatGPT, Copilot)**, respondan: 1. **Comparativo geográfico** — "¿En qué municipio paga más un Operador de producción y por cuánto difiere de la mediana de NL? Genera una tabla con los 5 municipios mejor pagados para ese puesto." 2. **Brecha por sector** — "Para Supervisor de línea, calcula la diferencia porcentual entre el sector mejor pagado y el peor pagado. ¿Tiene sentido la brecha? ¿Qué hipótesis explican el delta?" 3. **Detección de inconsistencias** — "¿Hay alguna combinación municipio-sector-puesto que parezca un outlier o un dato sospechoso? Justifica por qué." 4. **Recomendación accionable** — "Si tu empresa quisiera abrir una planta de manufactura automotriz en NL, ¿en qué municipio convendría instalarse desde el lado de costo de mano de obra técnica? Considera operadores, técnicos y supervisores." **Tip de facilitación:** lo importante no es la respuesta numérica, sino **cómo formularon el prompt** y **cómo validaron** que la IA no inventó nada (el dataset tiene una verdad única — las cifras del CSV). --- ## Limitaciones conocidas - **Es una muestra parcial**, no el universo de NL. Para análisis riguroso usa fuentes oficiales: STPS, IMSS, CFCRL, ENOE. - **No incluye prestaciones** (vales, fondo de ahorro, bonos, PTU): solo SBC (concepto base IMSS). - **No incluye variables individuales** (antigüedad, tipo de jornada, género, sindicalizado vs confianza). - **Snapshot a marzo 2026** — los valores reales se revisan continuamente; usar como referencia, no como dato vivo. - **Agregación mínima n>=3:** celdas con menos registros fueron excluidas para no exponer datos individuales. - **Algunos valores fueron complementados** con cifras representativas cuando la fuente pública tenía cobertura insuficiente para una celda. La intención es didáctica, no de benchmark. --- ## Versión y créditos - Generado para: Webinar IA HR — ERIAC, sesión del 4-jun-2026 - Curador: Gerardo Ayala (compensaciones) - Fuente base: dashboard NL consolidado (CFCRL + tabuladores públicos), 27-abr-2026 - Compartir: libre con participantes del webinar; no redistribuir como benchmark formal.