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Armadores de Hierro de Refuerzo

Construcción, Mantenimiento y Reparación
Cambio proyectado 2024–34: +4.6%
Salario anual medio (2024): $59,280
Empleo (2024): 19K

Estados Unidos · Proyecciones de empleo BLS 2024–34 (cifras del grupo ocupacional SOC 47-2171)

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
0.0%
Base de evaluación GPT-4
7.1%

β = exposición directa (E1) + 0,5 × exposición con herramientas disponibles (E2), según la definición del repositorio de origen.

7 tareas evaluadas · 1 tareas con β ≥ 0,5 (14.3%)

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.

6 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)

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

  • Posicionar y atar barras de refuerzo en encofrados de concreto
  • Cortar y doblar barras de refuerzo a las dimensiones especificadas
  • Leer dibujos de colocacion para determinar la ubicacion de las barras
  • Espaciar y sujetar las barras de refuerzo usando alambre y grapas

Sobre esta ocupacion

Si trabaja como Armador de Hierro de Refuerzo, la IA tiene un impacto muy limitado en su oficio fisicamente exigente. Riesgo de automatizacion 7/100, exposicion 9%. Area de mayor impacto: Leer dibujos de colocacion (28% automatizacion). BLS proyecta crecimiento del +1% hasta 2034.

Clasificación ISCO-08

Grupo primario 7214OIT oficial

Montadores de estructuras metálicas

Definición

Texto original de la OIT (inglés)

Structural metal preparers and erectors assemble, erect and dismantle structural metal frames of buildings and other structures.

Fuente de la definición y del vocabulario

Fuente: International Labour Organization (ILO) — ISCO-08 Structure

Licencia: ILO CC BY 4.0

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Información ocupacional oficial

  • ESCO7214.3.1

    remachador/remachadora

    Los remachadores ensamblan varias piezas de metal mediante pistolas de remachado, kits de remachado y martillos, o mediante una máquina de remachar que cumple el objetivo de perforar en la pieza de metal de la pieza de metal y de introducir remaches, tornillos, en estos agujeros, a fin de sujetarlos.

    Ver original
  • ESCO7214.3

    ferrallista

    Los ferrallistas en el sector de la construcción instalan elementos de hierro en estructuras. Levantan estructuras de acero para edificios, puentes y otros proyectos de construcción. Colocan varillas metálicas, o retortas, para formar hormigón armado.

    Ver original
  • ESCO7214.2

    carpintero de ribera/carpintera de ribera

    Los carpinteros de ribera construyen y reparan desde barcos pequeños o embarcaciones de recreo hasta buques. Preparan bocetos preliminares y crean plantillas. Utilizan herramientas manuales y eléctricas para construir por sí mismos embarcaciones más pequeñas o supervisan equipos de astilleros. También construyen armazones y rampas para la construcción, el transporte, la puesta en marcha y el deslizamiento del barco. Dependiendo de los buques, podrían trabajar con materiales diferentes como el metal, la madera, la fibra de vidrio, el aluminio, etc.

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  • ESCO7214.1

    operario de desguace o demolición/operaria de desguace o demolición

    Los operarios de desguace o demolición llevan a cabo el desmantelamiento de los equipos, maquinaria e inmuebles industriales, de acuerdo con las instrucciones del jefe de equipo. Utilizan maquinaria pesada y diferentes herramientas de energía en función de la tarea. Tiene en cuenta en todo momento las normas de seguridad.

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Fuente: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1

Licencia: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)

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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 0.0% 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.

Cambios recientes que afectan a esta ocupación

mar 2026: Evergreen blog post published analyzing AI impact on ironworkers (7% exposure, 5/100 risk).

[Fuente: AI Changing Work Blog]