IS WORK OVER?

Índice de automatización

¿Cuánto del trabajo de un Ingeniero de machine learning puede hacer ya la IA?

Entrenar un baseline y un notebook es rápido. Ponerlo en producción, vigilar drift y responder del fallo no.

Este porcentaje no predice cuántas personas perderán su empleo.

Comparación de tareas

Ingeniero 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.

TareaPesoIAPuntos
Entrenar modelos, features y notebooks.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

22%48%+10.6
Evaluar, documentar y comparar runs.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

18%42%+7.6
Desplegar, monitorizar y retraining.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

16%22%+3.5
Hablar con producto sobre qué es un buen error.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

16%15%+2.4
Datos sucios, sesgo y límites del modelo.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

14%18%+2.5
Guardia, incidencias y rollback.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

14%16%+2.2
Total100%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

Cooperante

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.

TareaPesoIAPuntos
Formularios, marco lógico y los indicadores.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

16%44%+7
Terreno, socios locales y lo que el Excel no ve.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

18%14%+2.5
Informes al financiador y las justificaciones.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

16%32%+5.1
Seguridad, evacuación y la decisión de quedarse.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

16%22%+3.5
Comunidad, el conflicto y no sustituir lo local.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

18%18%+3.2
No hacer daño y la responsabilidad del proyecto.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

16%12%+1.9
Total100%23%

Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja

Competencias y actividades

  • marco lógico
  • trabajo en terreno
  • justificar proyectos
  • socios locales
  • seguridad en misión
  • indicadores de cooperación
  • informes a donantes
  • no hacer daño

Fuentes del oficio· O*NET 21-1093.00· ESCO/ISCO 2635

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