Índice de automatización
¿Cuánto del trabajo de un Pescadero puede hacer ya la IA?
Un pedido al lonja se adelanta. Elegir la pieza y que huela a mar, no a nevera, no.
Este porcentaje no predice cuántas personas perderán su empleo.
Comparación de tareas
IS WORK OVER?
Pescadero
22%
Hoy la IA ya puede hacer el 22% de este trabajo.
#363 / 633
Ver rankingPescadero
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 |
|---|---|---|---|
Pedido, lonja y lo que llega fresco.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 40% | +6.4 |
Limpiar, racionar y el corte que pide el cliente.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 12% | +2.2 |
Mostrador, consejo y el que no sabe cocinarlo.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 28% | +4.5 |
Frío, hielo y la pieza que se pone.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 22% | +3.5 |
Navidad, el encargo y no quedarse sin merluza.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 18% | +3.2 |
Que huela a mar y no vender lo de ayer como de hoy.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 12% | +1.9 |
| Total | 100% | 22% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- limpiar pescado
- racionar
- lonja
- mostrador de pescadería
- hielo
- encargos de navidad
- cortar merluza
- elegir pieza
Fuentes del oficio· O*NET 51-3022.00· ESCO/ISCO 6221
IS WORK OVER?
Analista de business intelligence
34%
#18 / 633
Ver rankingAnalista de business intelligence
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 |
|---|---|---|---|
Modelar datos, ETL ligero y tableros.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 24% | 58% | +13.9 |
Escribir SQL, medidas y documentación.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 50% | +9 |
Definir KPI con negocio y negociar semántica.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 22% | +3.5 |
Presentar insights y defender el número.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 18% | +2.9 |
Calidad de dato, alertas y linaje.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 14% | 15% | +2.1 |
Priorizar peticiones y decir que no.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 12% | 20% | +2.4 |
| Total | 100% | 34% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- Modelar datos, ETL ligero y tableros
- Escribir SQL, medidas y documentación
- Presentar insights y defender el número
- Calidad de dato, alertas y linaje
- Priorizar peticiones y decir que no
- business intelligence
- analista bi
- power bi
- looker
Fuentes del oficio· O*NET 15-2051.00· ESCO/ISCO 2511