Índice de automatización
¿Cuánto del trabajo de un Médico forense puede hacer ya la IA?
Un acta y un código de lesiones se adelantan. Abrir un cadáver y declarar en vista no.
Este porcentaje no predice cuántas personas perderán su empleo.
Comparación de tareas
IS WORK OVER?
Médico forense
23%
Hoy la IA ya puede hacer el 23% de este trabajo.
#311 / 643
Ver rankingMédico forense
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 |
|---|---|---|---|
Leer historial, atestado y el levantamiento.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 40% | +6.4 |
Autopsia, lesiones y la toma de muestras.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 22% | 10% | +2.2 |
Informe, datación y el nexo causal.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 32% | +5.1 |
Declarar en vista, ratificar y aguantar al letrado.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 22% | +3.5 |
Valoración de daño corporal y las bajas.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 28% | +4.5 |
Cadena de custodia y la responsabilidad del dictamen.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 14% | 12% | +1.7 |
| Total | 100% | 23% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- hacer autopsias
- dictamen forense
- valorar lesiones
- declarar en vista
- nexo causal
- cadena de custodia
- levantamiento del cadáver
- daño corporal
Fuentes del oficio· O*NET 29-1222.00· ESCO/ISCO 2212
IS WORK OVER?
Ingeniero de prompts
34%
#21 / 643
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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