Índice de automatización
¿Cuánto del trabajo de un Presentador puede hacer ya la IA?
Un teleprompter y un briefing se escriben solos. Sostener un directo cuando se cae el invitado no.
Este porcentaje no predice cuántas personas perderán su empleo.
Comparación de tareas
IS WORK OVER?
Presentador
19%
Hoy la IA ya puede hacer el 19% de este trabajo.
#539 / 643
Ver rankingPresentador
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 |
|---|---|---|---|
Preparar guion, fichas de invitado y rundown.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 38% | +6.8 |
Promoción en redes y piezas previas.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 28% | +4.5 |
Conducir el directo o la grabación.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 22% | 8% | +1.8 |
Improvisar, cortar y salvar un gag.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 12% | +1.9 |
Ensayar con realización y tramoya.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 14% | 14% | +2 |
Imagen pública, entrevistas y marca personal.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 14% | 16% | +2.2 |
| Total | 100% | 19% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- Promoción en redes y piezas previas
- Conducir el directo o la grabación
- Improvisar, cortar y salvar un gag
- Ensayar con realización y tramoya
- presentador
- tv host
- locutor de television
Fuentes del oficio· O*NET 27-3011.00· ESCO/ISCO 2656
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