Índice de automatización
¿Cuánto del trabajo de un Árbitro puede hacer ya la IA?
Un informe y un protocolo VAR se adelantan. Pitar un penalti con 40.000 personas no.
Este porcentaje no predice cuántas personas perderán su empleo.
Comparación de tareas
IS WORK OVER?
Árbitro
15%
Hoy la IA ya puede hacer el 15% de este trabajo.
#628 / 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 |
|---|---|---|---|
Informes, actas y revisión de jugadas.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 32% | +5.1 |
Preparación física teórica y normativa.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 14% | 28% | +3.9 |
Dirigir el partido en el campo.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 26% | 5% | +1.3 |
Gestionar protestas, VAR y presión.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 8% | +1.3 |
Desplazamientos, designaciones y fatiga.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 14% | 12% | +1.7 |
Criterio, consistencia y autoridad.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 14% | 14% | +2 |
| Total | 100% | 15% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- Informes, actas y revisión de jugadas
- Preparación física teórica y normativa
- Dirigir el partido en el campo
- Gestionar protestas, VAR y presión
- Desplazamientos, designaciones y fatiga
- Criterio, consistencia y autoridad
- arbitro
- referee
- colegiado
Fuentes del oficio· O*NET 27-2023.00· ESCO/ISCO 3422
IS WORK OVER?
Ingeniero de machine learning
29%
#64 / 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 |
|---|---|---|---|
Entrenar modelos, features y notebooks.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 22% | 48% | +10.6 |
Evaluar, documentar y comparar runs.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 42% | +7.6 |
Desplegar, monitorizar y retraining.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 22% | +3.5 |
Hablar con producto sobre qué es un buen error.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 15% | +2.4 |
Datos sucios, sesgo y límites del modelo.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 14% | 18% | +2.5 |
Guardia, incidencias y rollback.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 14% | 16% | +2.2 |
| Total | 100% | 29% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- Entrenar modelos, features y notebooks
- Evaluar, documentar y comparar runs
- Desplegar, monitorizar y retraining
- Datos sucios, sesgo y límites del modelo
- Guardia, incidencias y rollback
- machine learning engineer
- ingeniero ml
- mlops
Fuentes del oficio· O*NET 15-1221.00· ESCO/ISCO 2511