Índice de automatización
¿Cuánto del trabajo de un Educador de museo puede hacer ya la IA?
Una ficha didáctica se adelanta. Tener a treinta escolares delante de la obra y que miren no.
Este porcentaje no predice cuántas personas perderán su empleo.
Comparación de tareas
IS WORK OVER?
Educador de museo
24%
Hoy la IA ya puede hacer el 24% de este trabajo.
#264 / 633
Ver rankingEducador de museo
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 |
|---|---|---|---|
Fichas, itinerarios y el material didáctico.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 44% | +7 |
Visita, el grupo que no calla y la obra.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 12% | +2.2 |
Talleres, familias y el domingo en el museo.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 32% | +5.1 |
Colegio, reservas y el mediador que falta.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 28% | +4.5 |
Accesibilidad, el público que no entra y adaptar.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 18% | +3.2 |
Que miren de verdad y no recitar la cartela.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 14% | +2.2 |
| Total | 100% | 24% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- visitas escolares
- fichas didácticas
- talleres de museo
- mediación cultural
- reservas de grupos
- accesibilidad
- familias en museo
- itinerarios didácticos
Fuentes del oficio· O*NET 25-4012.00· ESCO/ISCO 2621
IS WORK OVER?
Ingeniero de prompts
34%
#21 / 633
Ver rankingIngeniero de prompts
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