Remote Sensing Technicians
Life, Physical, and Social Science Occupations- Código O*NET-SOC
- 19-4099.03
Apply remote sensing technologies to assist scientists in areas such as natural resources, urban planning, or homeland security. May prepare flight plans or sensor configurations for flight trips.
- Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08
Muy alto· relativa
BajoCuatro bandas relativasMuy altoValor por grupo ocupacional
Escala, base y fuente
Cuatro bandas relativas (Bajo / Moderado / Alto / Muy alto)
831 ocupaciones detalladas de la tabla de proyecciones de empleo de BLS. El valor se asigna por código de la National Employment Matrix (NEM), de modo que las ocupaciones que comparten un código NEM reciben la misma banda
- Fuente de datos: AnthropicPublicado: 2026-03
0,096
0,000Rango de los valores aquí recogidos0,745Valor por grupo ocupacional
Escala, base y fuente
Índice de exposición observada, 0–1 tal como se publica
Mapeado sobre tareas de O*NET
Publicado por ocupación SOC 2018; toda ocupación O*NET con el mismo código SOC 2018 recibe este valor
- Fuente de datos: ILOPublicado: 2025
0,26· 2 grupos ISCO-08
Escala, base y fuente
Índice de exposición a la IA generativa, 0–1 tal como se publica
Publicado por grupo primario ISCO-08. Vinculado a esta ocupación, total o parcialmente, aplicando tal como se publicaron las tablas de correspondencia de la U.S. Bureau of Labor Statistics (ISCO-08 a SOC 2010, SOC 2010 a SOC 2018)
Qué tipo de cifra publica esta fuente
La categoría de BLS es un rango relativo, no un nivel absoluto, y tampoco es una medición de primera mano: agrupa en cuatro bandas los rangos percentiles de la ocupación en varios estudios publicados. No es una previsión de empleo ni de salarios, no es una probabilidad de adopción y no distingue entre automatización y aumento.
Valor ILO de cada grupo ISCO-08 vinculado
- ISCO-08 3111Chemical and Physical Science Technicians0,26
- ISCO-08 3119Physical and Engineering Science Technicians Not Elsewhere Classified0,26
Task-level exposure
Solo tareas expuestas22 tareas evaluadas · 22 tareas con β ≥ 0,5 (100,0%)
β = exposición directa (E1) + 0,5 × exposición con herramientas disponibles (E2), según la definición del repositorio de origen.
- Unidad de origen: tareas de O*NET 27.2 → código de ocupación de O*NET 31.0
- 1 tarea puntuada no figura en la lista de tareas de O*NET 31.0; su puntuación se conserva tal como se publicó para O*NET 27.2.
- Fuente
- OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
- Versión
- gh-main-0471612
- Licencia
- MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI
| Task (O*NET 20.1) | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Prepare documentation or presentations, including charts, photos, or graphs.19-4099.03 | 0.044158.8 | 0.011514.7 |
Develop specialized computer software routines to customize and integrate image analysis.19-4099.03 | 0.019325.7 | 0.022628.9 |
Document methods used and write technical reports containing information collected.19-4099.03 | 0.009312.4 | 0.038749.4 |
Calibrate data collection equipment.19-4099.03 | 0.00233.1 | 0.00202.6 |
Monitor raw data quality during collection and make equipment corrections as necessary. | —0 | 0.00354.5 |
| Not observed on any surface — 17 task(s) — These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states. | ||
Participate in the planning or development of mapping projects. | —0 | —0 |
Verify integrity and accuracy of data contained in remote sensing image analysis systems. | —0 | —0 |
Merge scanned images or build photo mosaics of large areas, using image processing software. | —0 | —0 |
Integrate remotely sensed data with other geospatial data. | —0 | —0 |
Consult with remote sensing scientists, surveyors, cartographers, or engineers to determine project needs. | —0 | —0 |
Adjust remotely sensed images for optimum presentation by using software to select image displays, define image set categories, or choose processing routines. | —0 | —0 |
Manipulate raw data to enhance interpretation, either on the ground or during remote sensing flights. | —0 | —0 |
Collect geospatial data, using technologies such as aerial photography, light and radio wave detection systems, digital satellites, or thermal energy systems. | —0 | —0 |
Maintain records of survey data. | —0 | —0 |
Collect verification data on the ground, using equipment such as global positioning receivers, digital cameras, or notebook computers. | —0 | —0 |
Operate airborne remote sensing equipment, such as survey cameras, sensors, or scanners. | —0 | —0 |
Evaluate remote sensing project requirements to determine the types of equipment or computer software necessary to meet project requirements, such as specific image types or output resolutions. | —0 | —0 |
Develop or maintain geospatial information databases. | —0 | —0 |
Correct raw data for errors due to factors such as skew or atmospheric variation. | —0 | —0 |
Collaborate with agricultural workers to apply remote sensing information to efforts to reduce negative environmental impacts of farming practices. | —0 | —0 |
Collect remote sensing data for forest or carbon tracking activities involved in assessing the impact of environmental change. | —0 | —0 |
Provide remote sensing data for use in addressing environmental issues, such as surface water modeling or dust cloud detection. | —0 | —0 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task (O*NET 27.2) | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Maintain records of survey data.O*NET Task ID 16982 | 1.0 |
Document methods used and write technical reports containing information collected.O*NET Task ID 16983 | 1.0 |
Develop specialized computer software routines to customize and integrate image analysis.O*NET Task ID 16984 | 1.0 |
Participate in the planning or development of mapping projects.O*NET Task ID 16981 | 0.5 |
Collect verification data on the ground, using equipment such as global positioning receivers, digital cameras, or notebook computers.O*NET Task ID 16985 | 0.5 |
Verify integrity and accuracy of data contained in remote sensing image analysis systems.O*NET Task ID 16986 | 0.5 |
Prepare documentation or presentations, including charts, photos, or graphs.O*NET Task ID 16987 | 0.5 |
Operate airborne remote sensing equipment, such as survey cameras, sensors, or scanners.O*NET Task ID 16988 | 0.5 |
Monitor raw data quality during collection, and make equipment corrections as necessary.O*NET Task ID 16989 | 0.5 |
Merge scanned images or build photo mosaics of large areas, using image processing software.O*NET Task ID 16990 | 0.5 |
Integrate remotely sensed data with other geospatial data.O*NET Task ID 16991 | 0.5 |
Evaluate remote sensing project requirements to determine the types of equipment or computer software necessary to meet project requirements, such as specific image types or output resolutions.O*NET Task ID 16992 | 0.5 |
Develop or maintain geospatial information databases.O*NET Task ID 16993 | 0.5 |
Correct raw data for errors due to factors such as skew or atmospheric variation.O*NET Task ID 16994 | 0.5 |
Calibrate data collection equipment.O*NET Task ID 16995 | 0.5 |
Consult with remote sensing scientists, surveyors, cartographers, or engineers to determine project needs.O*NET Task ID 16996 | 0.5 |
Adjust remotely sensed images for optimum presentation by using software to select image displays, define image set categories, or choose processing routines.O*NET Task ID 16997 | 0.5 |
Manipulate raw data to enhance interpretation, either on the ground or during remote sensing flights.O*NET Task ID 16998 | 0.5 |
Collect geospatial data, using technologies such as aerial photography, light and radio wave detection systems, digital satellites, or thermal energy systems.O*NET Task ID 16999 | 0.5 |
Collaborate with agricultural workers to apply remote sensing information to efforts to reduce negative environmental impacts of farming practices.O*NET Task ID 19804 | 0.5 |
Collect remote sensing data for forest or carbon tracking activities involved in assessing the impact of environmental change.O*NET Task ID 19805 | 0.5 |
Provide remote sensing data for use in addressing environmental issues, such as surface water modeling or dust cloud detection.O*NET Task ID 19806 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
Todas las tareas de O*NET 31.0 (21)
Todas las tareas de O*NET 31.0 de esta ocupación (en inglés, tal como se publicaron; tipo de tarea principal o complementaria). Los valores de exposición no figuran en esta lista; están en la tabla de arriba, junto a cada tarea con la redacción de la versión de O*NET que usó cada fuente.
| Tarea (O*NET 31.0) | Tipo |
|---|---|
| Participate in the planning or development of mapping projects. | Principal |
| Verify integrity and accuracy of data contained in remote sensing image analysis systems. | Principal |
| Prepare documentation or presentations, including charts, photos, or graphs. | Principal |
| Merge scanned images or build photo mosaics of large areas, using image processing software. | Principal |
| Integrate remotely sensed data with other geospatial data. | Principal |
| Consult with remote sensing scientists, surveyors, cartographers, or engineers to determine project needs. | Principal |
| Adjust remotely sensed images for optimum presentation by using software to select image displays, define image set categories, or choose processing routines. | Principal |
| Manipulate raw data to enhance interpretation, either on the ground or during remote sensing flights. | Principal |
| Collect geospatial data, using technologies such as aerial photography, light and radio wave detection systems, digital satellites, or thermal energy systems. | Principal |
| Maintain records of survey data. | Complementaria |
| Document methods used and write technical reports containing information collected. | Complementaria |
| Develop specialized computer software routines to customize and integrate image analysis. | Complementaria |
| Collect verification data on the ground, using equipment such as global positioning receivers, digital cameras, or notebook computers. | Complementaria |
| Monitor raw data quality during collection, and make equipment corrections as necessary. | Complementaria |
| Evaluate remote sensing project requirements to determine the types of equipment or computer software necessary to meet project requirements, such as specific image types or output resolutions. | Complementaria |
| Develop or maintain geospatial information databases. | Complementaria |
| Correct raw data for errors due to factors such as skew or atmospheric variation. | Complementaria |
| Calibrate data collection equipment. | Complementaria |
| Collaborate with agricultural workers to apply remote sensing information to efforts to reduce negative environmental impacts of farming practices. | — |
| Collect remote sensing data for forest or carbon tracking activities involved in assessing the impact of environmental change. | — |
| Provide remote sensing data for use in addressing environmental issues, such as surface water modeling or dust cloud detection. | — |
0,48/ 3· Índice de exposición a robots
Escala, base y fuente
Cada tarea física se califica de 0 a 3 según el entorno en el que robots ya implantados, vendidos o demostrados podrían realizarla (0 ninguno · 1 entornos diseñados para robots, como una celda de máquinas vallada o una línea de embotellado · 2 instalaciones estructuradas, como una farmacia hospitalaria o un puerto de contenedores · 3 entornos no estructurados, como un hogar particular o una obra de construcción), y las calificaciones se promedian según la proporción del tiempo de trabajo
Tareas físicas entre las tareas O*NET 29.3 de esta ocupación
Anthropic estimó las calificaciones y las proporciones de tiempo con Claude Opus 5 mediante búsqueda web (situación en 2026).
El índice de exposición a robots es una medida distinta de las cifras de exposición a la IA de este sitio y no puede sumarse a ellas ni compararse con ellas. No mide la adopción real ni el coste, y el 0 también incluye ocupaciones sin tareas físicas.
Calificación de cada tarea física
Niveles de entorno robótico (E0–E3)
E0 ningunoDetalles
Calificada como no realizable por robots que se han implantado, vendido o demostrado, ni siquiera en un entorno diseñado para robots
E1 entornos diseñados para robotsDetalles
Calificada como realizable en un entorno construido en torno a la máquina, como una celda de máquinas vallada o una línea de embotellado
E2 instalaciones estructuradasDetalles
Calificada como realizable en una instalación de trabajo de personas que una institución mantiene según un estándar de trabajo, como una farmacia hospitalaria o un puerto de contenedores
E3 entornos no estructuradosDetalles
Calificada como realizable en un entorno que ninguna institución mantiene según un estándar de trabajo, como un hogar particular o una obra de construcción
Solo se enumeran las tareas clasificadas como físicas; las demás tareas no tienen nivel en la fuente.
| Tarea (O*NET 29.3) | Nivel de entorno robótico |
|---|---|
| Collect geospatial data, using technologies such as aerial photography, light and radio wave detection systems, digital satellites, or thermal energy systems. | E2 instalaciones estructuradas |
| Collect verification data on the ground, using equipment such as global positioning receivers, digital cameras, or notebook computers. | E3 entornos no estructurados |
| Monitor raw data quality during collection, and make equipment corrections as necessary. | E3 entornos no estructurados |
| Calibrate data collection equipment. | E1 entornos diseñados para robots |
| Collect remote sensing data for forest or carbon tracking activities involved in assessing the impact of environmental change. | E2 instalaciones estructuradas |
Información ocupacional
Perspectivas de empleo (BLS)
Valores de todo el grupo SOC 19-4099 (Life, physical, and social science technicians, all other), no solo de esta ocupación O*NET.
- Empleo, 2025
- 90K
- Empleo proyectado, 2035
- 93K
- Variación (2025–35)
- +4,4%
- Salario anual mediano, 2025
- $62.280
- Formación habitual para acceder
- Associate's degree
Vínculos con la clasificación coreana (KSCO)
Vínculos de la versión vigente de Korea Occupation Direct Crosswalk v1.1, elaborado por AI Changing Work. Los valores de relación se leen desde la ocupación O*NET-SOC.
| Código KSCO | Nombre KSCO | Relación | Estado |
|---|---|---|---|
| 23162 | 사진측량 및 원격탐사 분석가 | Mismo alcance | confirmado |
Definiciones de relación y estado(kr-direct v1.1)
Descripción ocupacional de la OIT
AI Changing Work vincula a esta ocupación los grupos primarios de la ISCO-08 que figuran abajo aplicando, tal como se publicaron, las tablas de correspondencia de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. (BLS) (SOC 2018 a SOC 2010, SOC 2010 a ISCO-08), sin selección caso por caso; cada vínculo puede ser total o parcial.
- ISCO-08 3111Chemical and Physical Science Technicians
Técnicos en ciencias físicas y químicas
- ISCO-08 3119Physical and Engineering Science Technicians Not Elsewhere Classified
Técnicos en ciencias físicas y en ingeniería no clasificados bajo otros epígrafes
Sources: ILO ISCO-08 — details: Credits
Vocabulario ocupacional ESCO
Cada entrada de abajo está emparejada con esta ocupación en el ESCO-O*NET Crosswalk publicado (versión 1, 2022). Los tipos de correspondencia son los de esa tabla; la redacción es de AI Changing Work.
- técnico en teledetección/técnica en teledetecciónESCO 3111.13Mismo alcance
Los técnicos en teledetección recogen datos aéreos. Utilizan equipos destinados a la recogida de datos y a la determinación de los puntos geográficos, con el fin de contribuir a una serie de operaciones como la conservación de la tierra, la planificación urbana y las operaciones militares.
- técnico en estudios hidrográficos/técnica en estudios hidrográficosESCO 3111.5Se solapan, no son iguales
Los técnicos en estudios hidrográficos realizan operaciones oceanográficas y topográficas en entornos marinos. Ayudan a los inspectores hidrográficos, a utilizar equipos especializados para cartografiar y estudiar la topografía submarina y la morfología de las masas de agua. Prestan asistencia en la instalación y el despliegue de equipos hidrográficos y topografía e informan sobre su trabajo.
Fuente: European Commission, DG EMPL — ESCO API 2026-08-08 (bridge v1.2.1)
Licencia: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
ESCO reuse terms and the modification notice are in Credits.
Vínculos con la clasificación francesa (ROME)
Vínculos entre esta ocupación y fichas ROME 4.0, establecidos por AI Changing Work con modelos de IA. Las relaciones se leen desde el lado de esta ocupación. Los vínculos marcados como «provisional» se adoptaron basándose únicamente en los juicios de dos evaluadores de la misma familia de modelos (Claude), o mediante una regla del operador aplicada a esos juicios, por lo que se sustentan en evidencia más débil que los vínculos confirmados.
| Código ROME | Denominación ROME (francés) | Relación |
|---|---|---|
| M1808 | Cartographe | Relacionada, no equivalente |
| M1895 | Géomaticien / Géomaticienne | Relacionada, no equivalente |
Source: France Travail — Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois (ROME 4.0), version 61, last updated 15 June 2026 (https://www.data.gouv.fr/datasets/repertoire-operationnel-des-metiers-et-des-emplois-rome). Licence Ouverte 2.0.
ROME codes and titles are reproduced unchanged; the links to O*NET-SOC occupations are AI Changing Work's own judgment and are not a France Travail correspondence.
(AI Changing Work link release: fr-direct v1)
Vínculos con la clasificación española (CNO-11)
Vínculos entre esta ocupación y ocupaciones CNO-11, establecidos por AI Changing Work con modelos de IA. Las relaciones se leen desde el lado de esta ocupación.
| Código CNO-11 | Denominación CNO-11 (español) | Relación |
|---|---|---|
| 3121 | Técnicos en ciencias físicas y químicas | Relacionada, no equivalente |
| 3129 | Otros técnicos de las ciencias físicas, químicas, medioambientales y de las ingenierías | Relacionada, no equivalente |
Source: Instituto Nacional de Estadística (INE), National Classification of Occupations 2011 (CNO-11, Royal Decree 1591/2010) — www.ine.es · Licensed CC BY 4.0. CNO-11 codes and Spanish titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own judgment and are not an INE correspondence.
(AI Changing Work link release: es-direct v1)
Vínculos con la clasificación alemana (KldB)
Vínculos entre esta ocupación y ocupaciones KldB, establecidos por AI Changing Work con modelos de IA. Las relaciones se leen desde el lado de esta ocupación.
| Código KldB | Denominación KldB (alemán) | Relación |
|---|---|---|
| 31223 | Berufe in der Kartografie - komplexe Spezialistentätigkeiten | Se solapan, no son igualesprovisional |
| 31222 | Berufe in der Kartografie - fachlich ausgerichtete Tätigkeiten | Relacionada, no equivalente |
Source: © Statistik der Bundesagentur für Arbeit — Klassifikation der Berufe 2010 – überarbeitete Fassung 2020, https://statistik.arbeitsagentur.de. KldB codes and titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own mapping (eigene Zuordnung) and are not a Bundesagentur für Arbeit correspondence.
(AI Changing Work link release: de-direct v1)
Vínculos con la clasificación japonesa (JSCO)
Vínculos entre esta ocupación y ocupaciones JSCO, establecidos por AI Changing Work con modelos de IA. Las relaciones se leen desde el lado de esta ocupación.
| Código JSCO | Denominación JSCO (japonés) | Relación |
|---|---|---|
| 119 | その他の技術者 | Relacionada, no equivalente |
| 093 | 測量技術者 | Relacionada, no equivalenteprovisional |
Source: Ministry of Internal Affairs and Communications (MIC), Japan Standard Occupational Classification (Dec. 2009, MIC Notification No. 555). JSCO codes and Japanese titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own judgment and are not a MIC correspondence.
(AI Changing Work link release: jp-direct v1)
Fuentes de datos y licencias de esta página, y avisos de modificación y traducción de AI Changing Work: Créditos y fuentes