Trabajadores de Mantenimiento de Edificios
Estados Unidos · Proyecciones de empleo BLS 2024–34 (cifras del grupo ocupacional SOC 49-9071)
Exposición a la IA en investigación publicada
Las cifras siguientes se reproducen sin modificación a partir de conjuntos de datos externos. Cuando un conjunto de datos no cubre esta ocupación, el valor se muestra como — y no como cero.
Proveedor de datos: OpenAI · "GPTs are GPTs"
Referencia temporal: referencia 2023estimación ex ante
Puntuado frente a la capacidad de la generación GPT-4.
- Base de evaluadores humanos
- 7.8%
- Base de evaluación GPT-4
- 13.7%
β = exposición directa (E1) + 0,5 × exposición con herramientas disponibles (E2), según la definición del repositorio de origen.
30 tareas evaluadas · 6 tareas con β ≥ 0,5 (20.0%)
- Versión:
- gh-main-0471612
- Licencia:
- MIT License · Copyright (c) 2024 OpenAI
Proveedor de datos: Anthropic Economic Index
Referencia temporal: Publicado el 2026-03-05índice compuesto
- Exposición observada
- 0.0%
Índice de exposición teórica ponderado por el uso medido de Claude, según la definición del informe original.
29 tareas · uso observado en 0 · media 0.0%
Data: Anthropic Economic Index — labor_market_impacts, CC-BY, https://huggingface.co/datasets/Anthropic/EconomicIndex
AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.
- Versión:
- hf-lmi-2026-03
- Licencia:
- CC BY 4.0
- Periodo de observación:
- — (no aplica a esta versión)
- Modelo:
- — (la fuente no lo indica)
- Fuente de la definición:
- https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts
Predicción de 2023 vs índice basado en observación, publicado el 2026-03-05
Una de las fichas (GPTs are GPTs) es una estimación de 2023 sobre lo que la IA podía hacer en teoría; la otra (Anthropic Economic Index) se construye a partir del uso observado y se publicó el 2026-03-05, que es la fecha de publicación y no el periodo observado. Miden cosas distintas, así que sus valores no pueden sumarse, promediarse ni ordenarse entre sí. El valor más antiguo no se oculta: se mantiene como línea base de comparación.
Atención: los valores de Anthropic —exposición observada y penetración por tarea— incluyen la β de Eloundou entre sus insumos. Por eso, que ambos lados se parezcan no demuestra que la predicción anterior se cumpliera; leerlo así sería un razonamiento circular.
Los valores de Anthropic se miden sobre usuarios de Claude, que no son toda la economía ni todos los trabajadores.
La correspondencia entre tareas de O*NET y códigos de ocupación la realizó AI Changing Work. Las cifras de origen no se modificaron.
Estos índices no son pronósticos. La etiqueta de cada ficha indica a qué momento corresponde cada índice.
Desglose de tareas
- Gestionar y priorizar ordenes de trabajo digitalmente
- Realizar reparaciones y tareas de mantenimiento practicas
- Realizar inspecciones de mantenimiento preventivo y registro
Sobre esta ocupacion
Si trabaja como Trabajador de Mantenimiento, la IA ayuda con la gestion de ordenes de trabajo. Riesgo de automatizacion 17/100, exposicion 24%.
Clasificación ISCO-08
Personas que realizan trabajos varios
Definición
Texto original de la OIT (inglés)
Odd job persons clean, paint and maintain buildings, grounds and facilities, and undertake simple repairs.
Fuente de la definición y del vocabulario
Fuente: International Labour Organization (ILO) — ISCO-08 Structure
Licencia: ILO CC BY 4.0
Información ocupacional oficial
- ESCO9622.1
empleado de mantenimiento/empleada de mantenimiento
Los empleados de mantenimiento realizan diversas actividades de mantenimiento y reparación de edificios, terrenos y otras instalaciones. Reparan y renuevan estructuras y componentes, cercas, puertas y techos, montan muebles y realizan actividades de fontanería y electricidad. Comprueban los sistemas de calefacción y ventilación, la calidad del aire y la humedad en el edificio.
Ver original
Fuente: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1
Licencia: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
Preguntas frecuentes
El Anthropic Economic Index sitúa la exposición observada en 0.0%. La rúbrica OpenAI "GPTs are GPTs" sitúa la β a nivel de ocupación en 7.8% según evaluadores humanos. Ambas cifras se reproducen sin modificación a partir de investigación publicada.
Proceden de dos conjuntos de datos publicados: el Anthropic Economic Index (labor_market_impacts, CC BY 4.0) y la rúbrica de exposición OpenAI "GPTs are GPTs" (MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI). AI Changing Work solo los asigna a los códigos de ocupación y tarea de O*NET y no calcula puntuaciones de exposición propias. AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.
No. Son un diagnóstico de la exposición medida en el momento en que se publicó cada conjunto de datos de origen. AI Changing Work no publica ninguna previsión de automatización futura ni de desplazamiento laboral para esta ocupación.