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Entender cómo la automatización cambia el trabajo, tarea por tarea, con la evidencia a la vista y la incertidumbre admitida.

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Ocupaciones›Conductor de VTC / taxi›En qué nos basamos

Conductor de VTC / taxi — en qué nos basamos

La página en sí da los juicios. Esta da aquello sobre lo que se apoyan: qué tecnologías inciden en el trabajo, cómo se movió la estimación desde que los modelos de lenguaje llegaron al público, y el método detrás de ambas cosas.

Evaluado
2026-09-10
Con evidencia
3/5
Hechos verificados
4

Qué tecnologías importan aquí#

Cuatro señales separadas. Deliberadamente no se suman: un trabajo expuesto a dos tecnologías no está expuesto al doble.

Conducción y movilidad
Conducir el trayectoCarreteras que no están en el mapaAsistencia remota y operaciones de flota
Automatización cognitiva
Manejar al pasajeroTrabajar la plataformaAsistencia remota y operaciones de flota
Automatización física
Manejar al pasajero

Cómo se llegó hasta aquí#

El índice no es un número fijo. Esto es donde habría estado en cada hito de capacidad desde ChatGPT: reconstruido, y etiquetado como tal.

Reconstruido · inferencia de la plataformaEstimado hoy para cada hito pasado, no medido entonces. 30 → 47.
1007550250
Waymo abrió al público los viajes de pago totalmente autónomos en Denver, San Diego y Tampa, con lo que las ciudades estadounidenses donde lleva pasajeros sin conductor llegan a 14Datos de terceros situaron a Waymo en torno al 15% de la facturación bruta de VTC dentro de sus zonas en San Francisco, Los Ángeles y Phoenix, con un efecto sobre los conductores que aparece en horas y no en despidosBaidu dijo que Apollo Go realizó 3,2 millones de viajes totalmente sin conductor en el primer trimestre de 2026, con un pico semanal por encima de 350.000 en marzo y un total de viajes un 120% por encima del año anteriorEl ministerio de transporte de China exige un agente de seguridad a bordo en los taxis de automatización condicional y alta, y limita los agentes de seguridad remotos a uno por cada tres taxis totalmente sin conductor123456789sin evaluar
2022 H22024 H2Now

—— este tramo contiene un hecho verificado- - - sin hechos en este tramo — solo reconstrucción0 = ninguna tarea expuesta, 100 = todas expuestas

● 4 hechos verificados de esta ocupación, dibujados en la fecha en que ocurrió: los tramos de la línea cercanos a una marca están anclados a algo comprobable.

Arranca en 30 porque los servicios sin conductor ya llevaban pasaje de pago en 2022, en un puñado de ciudades bien cartografiadas. La curva sigue el tamaño de esas zonas delimitadas y no la capacidad de los modelos, que es por lo que sube mucho más despacio que cualquier ocupación de oficina pese a ser la que más preocupa a la gente.

12022 S230La generación de texto de propósito general llega al público. Antes de este punto, la exposición venía de automatización ya desplegada: reconocimiento óptico, RPA, visión artificial, cajas de autoservicio, algoritmos de asignación. ChatGPT research preview (2022-11-30) ↗
22023 S132Un modelo general que aprueba exámenes profesionales. La calidad del primer borrador cruza el umbral en el que el trabajo cualificado empieza a usarlo. GPT-4 (2023-03-14) ↗
32023 S234Entrada de imagen, contexto largo y llamada a herramientas. A los modelos se les puede apuntar a documentos y conectarlos a sistemas, que es lo que mueve el trabajo de proceso y no el de escribir. GPT-4 Turbo:128k 上下文、视觉、工具调用(DevDay) (2023-11-06) ↗
42024 S136La misma capacidad se vuelve mucho más barata y más rápida. No se vuelve posible nada nuevo; se vuelve asequible mucho a gran volumen, que es cuando cambian las decisiones de despliegue.
52024 S238Modelos de razonamiento que trabajan problemas de varios pasos, y los primeros modelos que manejan un ordenador mirando la pantalla. Lo segundo es lo que alcanza a los trabajos que consisten en operar software. OpenAI o1(推理);同期 Claude 的 computer use 进入公测 (2024-09-12) ↗
62025 S141Los agentes empiezan a operar software real de principio a fin, en vez de producir texto para que una persona lo pegue. Es también cuando aparecen las primeras marchas atrás públicas: organizaciones que automatizaron y lo deshicieron en parte. Claude 3.7 Sonnet 与 Claude Code:混合推理 + 命令行编码代理 (2025-02-24) ↗
72025 S243El contexto largo y el uso de herramientas pasan a ser lo normal, no una función aparte. Las mejoras de capacidad siguen; la restricción visible se desplaza de lo que los modelos pueden hacer a la responsabilidad legal, la compra y el coste. GPT-5(2025-08-07);Claude Opus 4.5(2025-11-24) (2025-08-07) ↗
82026 S145Los agentes de horizonte largo aterrizan dentro de flujos de trabajo de sectores concretos. La adopción pasa a ser sectorial y no general. GPT-5.5:「专为实际工作打造」 (2026-04-23) ↗
9Ahora47La evaluación actual: este punto es el índice de impacto publicado en la página de la ocupación, así que la curva queda anclada a un número que el sitio ya sostiene. Para las curvas planas conviene anotar una cosa: en esas mismas semanas se abrió a laboratorios de investigación y a fabricantes una vista previa de investigación de una especificación compartida para que agentes de IA manejen dispositivos físicos. Es la primera clase de capacidad apuntada a las ocupaciones físicas cuyas líneas aquí apenas se mueven. GPT-6 Astra(2026-09-03);Claude Fable 5.1 / Mythos 5.1(2026-09-01);Model Hardware Standard 研究预览(2026-08-27) (2026-09-03) ↗

Una línea plana no es un pronóstico de seguridad. Dice a qué tareas ha llegado la automatización hasta ahora: las ocupaciones que menos se movieron aquí son aquellas en las que la restricción es física o normativa, y las dos pueden cambiar.

Escrito sobre esto#

Estos textos argumentan a partir de los mismos registros que tiene esta página, y cada una de sus secciones nombra aquello en lo que se apoya.

  • Los empleos que la ley de IA ya cambió, antes de llegar la IA

Método y fuentes#

Fecha de la evaluación
2026-09-10
Base de los juicios de tarea
3 con evidencia · 2 inferencia de la plataforma · 0 sin evidencia suficiente
Hechos verificados
4

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