Cómo funciona nuestra calculadora de riesgo laboral con IA

Por qué importa el análisis a nivel de tareas

La mayoría de las herramientas de riesgo de automatización se basan solo en títulos de trabajo. Eso es un problema: dos "gerentes de marketing" pueden tener flujos de trabajo completamente diferentes. Uno podría dedicar el 80% de su tiempo a reportes de datos (alto riesgo), mientras otro se enfoca en relaciones con stakeholders (bajo riesgo).

Nuestra calculadora analiza las tareas reales dentro de tu rol. Mapea cada tarea contra benchmarks reales de automatización del Bureau of Labor Statistics, la base de datos O*NET y el Informe sobre el Futuro del Empleo del Foro Económico Mundial, produciendo un puntaje que refleja lo que haces, no solo cómo te llamas.

Paso 1: Ingresa los detalles de tu puesto

Proporcionas tu título de trabajo, nivel de experiencia, industria y país. Cuanto más específico, más preciso el análisis. Los intereses profesionales opcionales ayudan a la IA a refinar las recomendaciones de transición.

Paso 2: La IA analiza tus tareas

Nuestro modelo identifica las tareas principales de tu rol y las cruza contra benchmarks de automatización. Evalúa factores como repetitividad, dependencia de datos, requisitos físicos y complejidad cognitiva, los mismos criterios utilizados por McKinsey Global Institute y la OCDE en sus estudios de automatización laboral.

Paso 3: Obtén información accionable

Recibes un puntaje de riesgo de 0 a 100, un desglose tarea por tarea, una estrategia de habilidades (cuáles reforzar vs. aprender), rutas de transición profesional con datos de salario y demanda, recursos de aprendizaje seleccionados y un plan de acción de 6 meses.

El resultado es un informe personalizado con todo lo que necesitas para tomar decisiones informadas sobre tu futuro profesional, no una predicción genérica, sino una hoja de ruta construida sobre tus circunstancias específicas.

Qué fuentes de datos impulsan el análisis

Nuestro modelo se basa en el Occupational Outlook Handbook del Bureau of Labor Statistics, la base de datos O*NET (mantenida por el Departamento de Trabajo de EE.UU.), el Informe sobre el Futuro del Empleo 2025 del Foro Económico Mundial, la investigación de McKinsey Global Institute sobre IA generativa y el futuro del trabajo, y el Employment Outlook de la OCDE. Son las mismas fuentes que usan gobiernos y empresas Fortune 500 para planificar estrategias laborales.