Índice de automatización
¿Cuánto del trabajo de un Conductor de metro puede hacer ya la IA?
Un ATO y un parte se adelantan. Llevar el tren lleno y reaccionar en el túnel no.
Este porcentaje no predice cuántas personas perderán su empleo.
Comparación de tareas
IS WORK OVER?
Conductor de metro
19%
Hoy la IA ya puede hacer el 19% de este trabajo.
#495 / 643
Ver rankingConductor de metro
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 |
|---|---|---|---|
Reconocimiento, pruebas y parte de la cabina.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 32% | +5.1 |
Conducir, parar en andén y regular la marcha.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 24% | 8% | +1.9 |
Incidencias, evacuación y comunicación con Puesto de Mando.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 22% | +3.5 |
Horarios, relevos y consignas del día.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 28% | +4.5 |
Viajeros, andenes y avisos.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 14% | 18% | +2.5 |
Normativa, fatiga y responsabilidad del tren.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 14% | 12% | +1.7 |
| Total | 100% | 19% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- conducir metro
- parar en andén
- regular la marcha
- evacuar tuneles
- hablar con puesto de mando
- reconocimiento de cabina
- atender incidencias
- conducir en ATO
Fuentes del oficio· O*NET 53-4041.00· ESCO/ISCO 8311
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