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Trabajadores de Mantenimiento de Carreteras

Construcción, Mantenimiento y Reparaciónlowaugment
BLS 2024-34: +4%
Salario medio: $45,890
Empleo: 148K

Exposicion general

12

2025 vs 2023

Exposicion teorica

22

Lo que la IA podria hacer

Exposicion observada

6

Lo que la IA hace realmente

Puntuación de riesgo de automatización

8

Riesgo de desplazamiento

Perspectiva a 3 años (2025 → 2028)

Cambios proyectados en métricas de automatización IA en los próximos 3 años.

Exposición general

1224
+12

2025 → 2028 (estimado)

Exposición teórica

2234
+12

2025 → 2028 (estimado)

Exposición observada

615
+9

2025 → 2028 (estimado)

Riesgo de automatización

817
+9

2025 → 2028 (estimado)

Metricas de exposicion (2023 - 2028)

Tabla de metricas detalladas

AnoGeneralTeoricaObservadaRiesgoTipo de datos
202481835actual
2025122268estimated
20261626911estimated
202720301214estimated
202824341517estimated

Desglose de tareas

Reparar superficies de carreteras y rellenar baches
5%β 0
Operar equipos de mantenimiento de carreteras
10%β 0
Documentar ordenes de trabajo e informes de inspeccion
45%β 0.5

Sobre esta ocupacion

Si trabaja como Trabajadores de Mantenimiento de Carreteras, la IA transforma su rol. Riesgo 8/100, exposicion 12%.

Preguntas frecuentes

Con una puntuacion de riesgo de automatizacion del 8%, Trabajadores de Mantenimiento de Carreteras tiene un bajo riesgo de reemplazo por IA. La mayoria de las tareas requieren habilidades dificiles de replicar para la IA, como toma de decisiones complejas, destreza fisica o interaccion interpersonal profunda. Es mas probable que la IA sirva como herramienta de apoyo.

La puntuacion de riesgo de automatizacion por IA de Trabajadores de Mantenimiento de Carreteras es 8% (datos 2025). La exposicion general a la IA es 12%, con 22% de exposicion teorica y 6% de exposicion observada. La tendencia del riesgo de 2023 a 2025 es de 0 puntos.

Las tareas con mayor potencial de automatizacion para Trabajadores de Mantenimiento de Carreteras son: Documentar ordenes de trabajo e informes de inspeccion (45%), Operar equipos de mantenimiento de carreteras (10%), Reparar superficies de carreteras y rellenar baches (5%). Estas tasas reflejan cuanto de cada tarea pueden manejar los sistemas de IA actuales, segun datos de investigacion de Anthropic y fuentes academicas.

El BLS proyecta un cambio de empleo de +4% para Trabajadores de Mantenimiento de Carreteras de 2024 a 2034. Combinado con una exposicion general a la IA del 12%, esta ocupacion esta experimentando tanto cambios tradicionales del mercado laboral como transformacion impulsada por IA. Los trabajadores deben monitorear tanto las tendencias de empleo como el crecimiento de las capacidades de IA.

Dado que la IA aumenta principalmente las capacidades en este rol, los profesionales de Trabajadores de Mantenimiento de Carreteras deben abrazar la IA como un multiplicador de productividad. Enfoquese en aprender a usar herramientas de IA de manera efectiva, desarrollar habilidades analiticas y creativas de orden superior, y posicionarse como alguien que puede aprovechar la IA para ofrecer mayor valor.

Cambios recientes en el impacto de IA

mar 2026: Evergreen blog post published analyzing low AI exposure for highway maintenance

[Fuente: AI Changing Work Blog]