Índice de automatización
¿Cuánto del trabajo de un Peluquero canino puede hacer ya la IA?
Una ficha de raza se adelanta. Acicalar sin estrés y devolverlo entero no.
Este porcentaje no predice cuántas personas perderán su empleo.
Comparación de tareas
IS WORK OVER?
Peluquero canino
19%
Hoy la IA ya puede hacer el 19% de este trabajo.
#537 / 643
Ver rankingPeluquero canino
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 |
|---|---|---|---|
Raza, ficha y lo que pide el dueño.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 32% | +5.1 |
Baño, corte y el que muerde.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 22% | 8% | +1.8 |
Oído, uñas y no lastimar.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 22% | +3.5 |
Agenda, el retraso y el perro que se pone nervioso.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 28% | +4.5 |
El dueño, la foto y no recortar de más.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 18% | +2.9 |
Sin estrés y devolverlo entero.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 14% | 12% | +1.7 |
| Total | 100% | 19% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- bañar perros
- corte de raza
- uñas
- oídos
- perros que muerden
- agenda de peluquería
- no lastimar
- acicalar
Fuentes del oficio· O*NET 39-2021.00· ESCO/ISCO 5164
IS WORK OVER?
Ingeniero de machine learning
29%
#64 / 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 |
|---|---|---|---|
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