Índice de automatización
¿Cuánto del trabajo de un Educador de menores puede hacer ya la IA?
Un parte de incidencia se adelanta. Estar de noche en el centro y que no se escape no.
Este porcentaje no predice cuántas personas perderán su empleo.
Comparación de tareas
IS WORK OVER?
Educador de menores
21%
Hoy la IA ya puede hacer el 21% de este trabajo.
#423 / 643
Ver rankingEducador de menores
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 |
|---|---|---|---|
Programar, partes y el expediente del menor.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 36% | +5.8 |
Turno, contención y la fuga que se intenta.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 22% | 10% | +2.2 |
Taller, deberes y el rato que no es pelea.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 22% | +3.5 |
Familia, fiscalía de menores y el juez.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 28% | +4.5 |
Calle, ocio y el que no vuelve a la hora.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 18% | +2.9 |
El vínculo y no perder al chaval.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
- educar menores
- turnos de centro
- contención
- partes de incidencia
- taller educativo
- fiscalía de menores
- prevenir fugas
- acompañamiento nocturno
Fuentes del oficio· O*NET 21-1093.00· ESCO/ISCO 2635
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