Índice de automatización
¿Cuánto del trabajo de un Ingeniero agrónomo puede hacer ya la IA?
Un mapa de cultivo y una dosis se adelantan. Caminar la finca y no arruinar la cosecha no.
Este porcentaje no predice cuántas personas perderán su empleo.
Comparación de tareas
IS WORK OVER?
Ingeniero agrónomo
22%
Hoy la IA ya puede hacer el 22% de este trabajo.
#340 / 633
Ver rankingIngeniero agrónomo
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 |
|---|---|---|---|
Mapas, dosis y planes de abonado y riego.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 40% | +6.4 |
Proyectos, PAC y expedientes.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 28% | +4.5 |
Campo, muestreos y plagas.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 14% | +2.5 |
Agricultor, cooperativa y administración.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 22% | +3.5 |
Agua, suelos y sostenibilidad.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 16% | +2.9 |
No recetar un fitosanitario a ciegas.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 14% | +2.2 |
| Total | 100% | 22% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- Mapas, dosis y planes de abonado y riego
- Proyectos, PAC y expedientes
- Campo, muestreos y plagas
- Agricultor, cooperativa y administración
- Agua, suelos y sostenibilidad
- No recetar un fitosanitario a ciegas
- ingeniero agronomo
- agronomist
Fuentes del oficio· O*NET 17-2021.00· ESCO/ISCO 2144
IS WORK OVER?
Ingeniero de machine learning
29%
#64 / 633
Ver rankingIngeniero de machine learning
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