Índice de automatización
¿Cuánto del trabajo de un Agente de movilidad puede hacer ya la IA?
Un radar y una multa tipo se adelantan. Ordenar un cruce y aguantar al que insulta no.
Este porcentaje no predice cuántas personas perderán su empleo.
Comparación de tareas
IS WORK OVER?
Agente de movilidad
21%
Hoy la IA ya puede hacer el 21% de este trabajo.
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En qué se va el tiempo
El peso es una estimación nuestra basada en la frecuencia, no un porcentaje de tiempo publicado por O*NET.
El ahorro de cada tarea se estima por separado.
| Tarea | Peso | IA | Puntos |
|---|---|---|---|
Denuncias, fotos y el registro de la matrícula.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 40% | +6.4 |
Cruce, corte y el atasco de la hora punta.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 22% | 10% | +2.2 |
Grúa, estacionamiento y el que se pone delante.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 22% | +3.5 |
Eventos, carreras y el dispositivo del día.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 28% | +4.5 |
Atender, explicar y el insulto en la calle.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 18% | +2.9 |
La denuncia justa y no montar el número.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 14% | 12% | +1.7 |
| Total | 100% | 21% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- poner denuncias
- ordenar cruces
- retirar vehículos
- controlar eventos
- identificar matrículas
- cortes de tráfico
- estacionamiento
- atender conductores
Fuentes del oficio· O*NET 33-3041.00· ESCO/ISCO 3355
IS WORK OVER?
Ingeniero de prompts
34%
#21 / 643
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En qué se va el tiempo
El peso es una estimación nuestra basada en la frecuencia, no un porcentaje de tiempo publicado por O*NET.
El ahorro de cada tarea se estima por separado.
| Tarea | Peso | IA | Puntos |
|---|---|---|---|
Diseñar prompts, tools y cadenas.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 24% | 58% | +13.9 |
Evals, datasets y regresiones.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 52% | +9.4 |
Integrar con producto y límites de seguridad.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 22% | +3.5 |
Hablar con negocio sobre qué es un buen output.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 18% | +2.9 |
Vigilar alucinaciones, sesgo y coste.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 14% | 20% | +2.8 |
Decidir qué se deja al modelo y qué no.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 12% | 16% | +1.9 |
| Total | 100% | 34% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- Diseñar prompts, tools y cadenas
- Evals, datasets y regresiones
- Vigilar alucinaciones, sesgo y coste
- Decidir qué se deja al modelo y qué no
- prompt engineer
- ingeniero de prompts
- llm engineer
Fuentes del oficio· O*NET 15-1252.00· ESCO/ISCO 2512