Índice de automatización
¿Cuánto del trabajo de un Estibador puede hacer ya la IA?
Un plano de estiba se adelanta. Mover un contenedor y no matar a nadie no.
Este porcentaje no predice cuántas personas perderán su empleo.
Comparación de tareas
IS WORK OVER?
Estibador
16%
Hoy la IA ya puede hacer el 16% de este trabajo.
#614 / 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 |
|---|---|---|---|
Planos de estiba, turnos y partes.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 28% | +4.5 |
Enganchar, guiar y trincar carga.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 24% | 8% | +1.9 |
Muelle, grúas y zonas de peligro.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 12% | +1.9 |
Equipo, radio y capataz.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 18% | +2.9 |
Mercancía peligrosa y comprobaciones.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 14% | 22% | +3.1 |
No dejar un contenedor mal trincado.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 14% | 14% | +2 |
| Total | 100% | 16% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- Planos de estiba, turnos y partes
- Enganchar, guiar y trincar carga
- Muelle, grúas y zonas de peligro
- Equipo, radio y capataz
- Mercancía peligrosa y comprobaciones
- No dejar un contenedor mal trincado
- estibador
- estiba
- stevedore
Fuentes del oficio· O*NET 53-7062.00· ESCO/ISCO 9333
IS WORK OVER?
Ingeniero de machine learning
29%
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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