Índice de automatización
¿Cuánto del trabajo de un Ingeniero de prompts puede hacer ya la IA?
Un prompt y una eval se adelantan. Saber cuándo el modelo miente y qué no se debe automatizar no.
Este porcentaje no predice cuántas personas perderán su empleo.
Comparación de tareas
IS WORK OVER?
Ingeniero de prompts
34%
Hoy la IA ya puede hacer el 34% de este trabajo.
#21 / 773
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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 |
|---|---|---|---|
Diseñar prompts, tools y cadenas.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 24% | 58% | +13.9 |
Evals, datasets y regresiones.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 52% | +9.4 |
Integrar con producto y límites de seguridad.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 22% | +3.5 |
Hablar con negocio sobre qué es un buen output.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 18% | +2.9 |
Vigilar alucinaciones, sesgo y coste.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 14% | 20% | +2.8 |
Decidir qué se deja al modelo y qué no.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 12% | 16% | +1.9 |
| Total | 100% | 34% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- Diseñar prompts, tools y cadenas
- Evals, datasets y regresiones
- Vigilar alucinaciones, sesgo y coste
- Decidir qué se deja al modelo y qué no
- prompt engineer
- ingeniero de prompts
- llm engineer
Fuentes del oficio· O*NET 15-1252.00· ESCO/ISCO 2512
IS WORK OVER?
Ingeniero MLOps
27%
#198 / 773
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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 |
|---|---|---|---|
Cadena, el dataset y el drift.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 48% | +8.6 |
Registro, la versión y no mezclar.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 40% | +6.4 |
Prod, la basura y el monitor.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 22% | +3.5 |
Rollback, el modelo y no dejar el que alucina.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 28% | +4.5 |
El científico, la prisa y no saltarse el test.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 14% | +2.5 |
Que no sirva basura y no saltarse el monitor.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
- cadenas de modelo
- drift
- registro de modelos
- monitores
- rollback de modelo
- datasets
- versiones
- no servir basura
Fuentes del oficio· O*NET 15-2051.00· ESCO/ISCO 2511