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Usar cuando se analiza el impacto de la IA en el trabajo del equipo o la organización.

gonzalezpazmonica By gonzalezpazmonica schedule Updated 5/27/2026

name: ai-labor-impact description: "Usar cuando se analiza el impacto de la IA en el trabajo del equipo o la organización." summary: | Analisis de impacto de IA en roles laborales: auditoria de exposicion, planes de reskilling y previsiones de fuerza laboral. Input: perfil de equipo. Output: informe de exposicion por rol. maturity: stable context: fork agent: architect context_cost: medium dependencies: [enterprise-analytics] memory: project category: "quality" tags: ["ai-impact", "labor", "reskilling", "workforce"] priority: "low"

Skill: AI Labor Impact

Prerequisito: @docs/rules/domain/ai-exposure-metrics.md Prerequisito: @docs/rules/domain/ai-competency-framework.md

Orquesta el análisis de impacto de la IA en la fuerza laboral: mapeo de exposición por rol, clasificación de riesgo, planes de reskilling, y monitorización del Junior Hiring Gap.

Capacidades

  • Auditoría de exposición teórica vs. observada por rol
  • Clasificación de riesgo de desplazamiento (alto/medio/bajo)
  • Ratio augmentation vs. automation por equipo
  • Detección de Junior Hiring Gap
  • Generación de planes de reskilling con plazos y recursos
  • Simulación de impacto de automatización en capacidad

Flujo 1 — Exposure Audit (audit)

  1. Leer equipo.md — roles, seniority, headcount
  2. Descomponer cada rol en 6-12 tareas O*NET-style
  3. Evaluar TE (teórica) y OE (observada) por tarea
  4. Calcular scores agregados por rol
  5. Clasificar riesgo: 🔴 🟡 🟢
  6. Output: output/analytics/ai-exposure-YYYYMMDD.md

Flujo 2 — Reskilling Plan (reskilling)

  1. Filtrar roles con riesgo 🔴 o 🟡
  2. Mapear habilidades actuales → habilidades objetivo
  3. Cruzar con ai-competency-framework.md (nivel actual → objetivo)
  4. Estimar plazo y recursos por persona
  5. Output: plan individual + plan equipo

Flujo 3 — Junior Hiring Gap (jhg)

  1. Leer histórico de incorporaciones (último año vs. anterior)
  2. Calcular JHG index por rol y equipo
  3. Alertar si JHG < 0.60 (pipeline roto)
  4. Correlacionar con seniority distribution
  5. Output: alerta + recomendación

Flujo 4 — Automation Scenario (simulate)

  1. Recibir parámetros: rol, % tareas a automatizar
  2. Calcular impacto en capacidad del equipo (SP ganados/perdidos)
  3. Calcular impacto en headcount necesario
  4. Proyectar a 2-4 quarters
  5. Output: tabla comparativa antes/después

Errores

Error Acción
Equipo sin roles definidos Solicitar equipo.md mínimo
Rol sin tareas mapeables Usar plantilla genérica O*NET
Datos de contratación ausentes Marcar JHG como "sin datos"

Seguridad

  • Scores de exposición NO son evaluaciones de rendimiento
  • Planes de reskilling son confidenciales (no compartir sin consentimiento)
  • JHG index es métrica organizacional, no individual
Install via CLI
npx skills add https://github.com/gonzalezpazmonica/pm-workspace --skill ai-labor-impact
Repository Details
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