Índice de automatización
¿Cuánto del trabajo de un Ingeniero nuclear puede hacer ya la IA?
Un modelo de núcleo se adelanta. Operar la planta y no jugar con la reactividad no.
Este porcentaje no predice cuántas personas perderán su empleo.
Comparación de tareas
IS WORK OVER?
Ingeniero nuclear
24%
Hoy la IA ya puede hacer el 24% de este trabajo.
#267 / 633
Ver rankingIngeniero nuclear
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 |
|---|---|---|---|
Neutrónica, termohidráulica y el expediente.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 44% | +7 |
Sala de control, pruebas y la consigna.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 22% | +3.5 |
Licencia, CSN y los análisis de seguridad.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 36% | +5.8 |
Parada, recarga y el combustible gastado.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 14% | +2.5 |
El incidente, la cultura de seguridad y el parte.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 18% | +3.2 |
No jugar con la reactividad y firmar el análisis.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 12% | +1.9 |
| Total | 100% | 24% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- neutrónica
- termohidráulica
- licencia nuclear
- recarga
- análisis de seguridad
- sala de control
- combustible gastado
- cultura de seguridad
Fuentes del oficio· O*NET 17-2161.00· ESCO/ISCO 2149
IS WORK OVER?
Ingeniero de machine learning
29%
#64 / 633
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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