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
IS WORK OVER?
Ingeniero de machine learning
29%
Hoy la IA ya puede hacer el 29% de este trabajo.
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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
IS WORK OVER?
Ingeniero de envases
27%
#161 / 623
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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 |
|---|---|---|---|
Especificación, 3D y el ensayo de caída.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 48% | +8.6 |
Línea de envasado y el que no encaja.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 22% | +3.5 |
Material, reciclabilidad y el coste por unidad.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 36% | +5.8 |
Proveedor, troquel y el color del pack.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 28% | +4.5 |
Marketing, el legal y no mentir en el envase.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 14% | +2.5 |
Que aguante el viaje y no sobredimensionar el plástico.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 12% | +1.9 |
| Total | 100% | 27% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- diseñar envases
- ensayo de caída
- línea de envasado
- reciclabilidad
- troquel
- coste por unidad
- especificación de pack
- prototipo 3D
Fuentes del oficio· O*NET 17-2112.00· ESCO/ISCO 2141