Índice de automatización
¿Cuánto del trabajo de un Ingeniero aeronáutico puede hacer ya la IA?
Un cálculo y un modelo se adelantan. Firmar una pieza que vuele de verdad no.
Este porcentaje no predice cuántas personas perderán su empleo.
Comparación de tareas
IS WORK OVER?
Ingeniero aeronáutico
25%
Hoy la IA ya puede hacer el 25% de este trabajo.
#228 / 633
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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 |
|---|---|---|---|
Calcular, simular y certificar estructuras y sistemas.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 48% | +8.6 |
Planos, tolerancias y trazabilidad.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 32% | +5.1 |
Banco, vuelo de prueba e incidencias.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 22% | +3.5 |
Proveedores, calidad y EASA.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 18% | +2.9 |
Documentación, versiones y configuración.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 16% | +2.9 |
Firmar algo que no se caiga.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 14% | +2.2 |
| Total | 100% | 25% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- Planos, tolerancias y trazabilidad
- Banco, vuelo de prueba e incidencias
- Proveedores, calidad y EASA
- Documentación, versiones y configuración
- Firmar algo que no se caiga
- ingeniero aeronautico
- aerospace engineer
Fuentes del oficio· O*NET 17-2011.00· ESCO/ISCO 2144
IS WORK OVER?
Ingeniero de machine learning
29%
#64 / 633
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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