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

Técnico de videovigilancia

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
Plano, FOV y el grabador.
Estimación

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

16%40%+6.4
Instalar, enfocar y el contra-luz que ciega.
Estimación

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

18%14%+2.5
Red, PoE y el disco que se llena.
Estimación

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

16%32%+5.1
LOPDGDD, carteles y el cliente que quiere ver la calle entera.
Estimación

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

16%22%+3.5
La comunidad, el portero y el ángulo ilegal.
Estimación

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

18%18%+3.2
Ver la cara y no grabar de más.
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

  • enfocar cámaras
  • FOV
  • PoE
  • grabadores
  • carteles LOPDGDD
  • ángulos legales
  • discos de grabación
  • plano de cámaras

Fuentes del oficio· O*NET 49-2098.00· ESCO/ISCO 7412

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