Índice de automatización
¿Cuánto del trabajo de un Tornero puede hacer ya la IA?
Un CNC y una pasada se adelantan. Montar, medir y no tirar la pieza no.
Este porcentaje no predice cuántas personas perderán su empleo.
Comparación de tareas
IS WORK OVER?
Tornero
26%
Hoy la IA ya puede hacer el 26% de este trabajo.
#214 / 633
Ver rankingTornero
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 plano, tolerancias y la hoja de ruta.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 40% | +6.4 |
Montar, amarrar, elegir herramienta y origen.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 18% | +3.2 |
Tornear, refrentar, roscar y acabar la pieza.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 18% | 28% | +5 |
Medir, ajustar compensaciones y no tirar la serie.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 36% | +5.8 |
Mantenimiento del torno, viruta y seguridad.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 22% | +3.5 |
Calidades, tiempos y responsabilidad de la cota.EstimaciónNo hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia. | 16% | 14% | +2.2 |
| Total | 100% | 26% |
Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja
Competencias y actividades
- tornear piezas
- montar el torno
- medir cotas
- roscar
- ajustar compensaciones
- leer planos mecánicos
- no tirar la pieza
- elegir herramienta
Fuentes del oficio· O*NET 51-4034.00· ESCO/ISCO 7223
IS WORK OVER?
Ingeniero de machine learning
29%
#64 / 633
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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