Índice de automatización
¿Cuánto del trabajo de un Personal de limpieza puede hacer ya la IA?
Un parte y un checklist se adelantan. Fregar un baño, un turno de noche y una mancha que no sale no.
Este porcentaje no predice cuántas personas perderán su empleo.
Comparación de tareas
IS WORK OVER?
Personal de limpieza
16%
Hoy la IA ya puede hacer el 16% de este trabajo.
#619 / 643
Ver rankingPersonal de limpieza
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 |
|---|---|---|---|
Partes, checklists y pedidos de producto.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 14% | 32% | +4.5 |
Máquinas autolavadoras y dosificación.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 12% | 22% | +2.6 |
Fregar, aspirar, desinfectar y reponer.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 26% | 10% | +2.6 |
Residuos, lencería y zonas sensibles.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 12% | +1.9 |
Turnos, llaves y trato con usuarios.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 14% | +2.2 |
Imprevistos: vómito, obra, queja.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 16% | +2.6 |
| Total | 100% | 16% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- Partes, checklists y pedidos de producto
- Máquinas autolavadoras y dosificación
- Fregar, aspirar, desinfectar y reponer
- Residuos, lencería y zonas sensibles
- Turnos, llaves y trato con usuarios
- Imprevistos: vómito, obra, queja
- limpiador
- limpiadora
- personal de limpieza
- cleaner
Fuentes del oficio· O*NET 37-2011.00· ESCO/ISCO 9112
IS WORK OVER?
Ingeniero de machine learning
29%
#64 / 643
Ver rankingIngeniero 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.
| 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