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Científicos de conservación

Ciencias naturales y sociales
4 ene
BAJO

Qué Hacen

Gestionar, mejorar y proteger los recursos naturales para maximizar su uso sin dañar el medio ambiente. Puede realizar estudios de suelos y desarrollar planes para eliminar la erosión o proteger los pastizales. Puede instruir a agricultores, gerentes de producción agrícola o ganaderos sobre las mejores maneras de utilizar la rotación de cultivos, el arado en curvas de nivel o la construcción de terrazas para conservar el suelo y el agua.

Impacto en el Empleo

Estados Unidos

22.8K

Personas empleadas

Estimado Global

455.8K

Impacto global estimado (extrapolado de datos del mercado estadounidense)

Resumen del Impacto de la IA

Las funciones principales de los Científicos de Conservación implican trabajo de campo significativo, interacción con partes interesadas y análisis de políticas que actualmente presentan baja vulnerabilidad a la automatización por inteligencia artificial.

Análisis de IA

Análisis Detallado

Es probable que la inteligencia artificial aumente la productividad y la precisión analítica de los científicos de conservación en lugar de reemplazar sus funciones. Tareas como análisis remoto de datos, modelado de hábitats e informes pueden verse aumentadas por la inteligencia artificial. Sin embargo, la ciencia de la conservación requiere habilidades como resolución compleja de problemas, negociación con partes interesadas, juicio ético y gestión adaptativa de proyectos, áreas donde la pericia humana es esencial. El riesgo de automatización total del empleo es bajo; el mayor riesgo es no aprovechar la inteligencia artificial para mantener la eficiencia y el impacto.

Oportunidad

"Los científicos de conservación desempeñan un papel crítico en la protección de nuestros recursos naturales: al combinar su experiencia de campo con los avances en inteligencia artificial, puede seguir siendo indispensable y conducir el futuro de la conservación."

TU PLAN PERSONALIZADO

Plan de Acción Listo

Obtén tu hoja de ruta personalizada paso a paso para mantenerte por delante de la disrupción de la IA en Científicos de conservación.

Pasos Accionables
Seguimiento del Progreso
Recursos de Expertos

Evaluación de Riesgo de IA

El nivel de riesgo varía según el nivel de experiencia

J

Nivel Junior

MODERADO

Las tareas de recolección y análisis de datos de nivel inicial pueden automatizarse moderadamente a medida que se despliegan herramientas de IA para teledetección y procesamiento de datos. El desarrollo profesional debe enfatizar el cultivo de habilidades únicas de campo y la alfabetización en IA.

M

Nivel Medio

BAJO

Los profesionales con varios años de experiencia y habilidades en supervisión, gestión de proyectos y participación de partes interesadas son menos susceptibles a la automatización y están posicionados para beneficiarse de los aportes asistidos por inteligencia artificial.

S

Nivel Senior

BAJO

Los Científicos de Conservación Senior, a menudo implicados en la elaboración de políticas, planificación interdisciplinaria y asesoramiento de alto nivel, siguen en bajo riesgo. La inteligencia artificial actuará como herramienta de apoyo, no como reemplazo, en estos roles complejos y matizados.

Pronósticos de Trabajo Impulsados por IA

2 Años

Perspectiva a Corto Plazo

Perspectiva del Trabajo

Se espera que la demanda de científicos de conservación se mantenga estable, con la IA empleada cada vez más para apoyar el análisis de datos de campo, mejorar la eficiencia y reducir errores.

Estrategia de Transición

Mejorar habilidades en Sistemas de Información Geográfica, participar en talleres centrados en inteligencia artificial y fomentar colaboraciones interdisciplinarias para mantenerse al día.

5 Años

Impacto a Mediano Plazo

Perspectiva del Trabajo

La integración de la inteligencia artificial y la teledetección se volverá estándar; los profesionales que se adapten y mejoren sus habilidades verán un avance profesional ampliado.

Estrategia de Transición

Obtener certificaciones en ciencia de datos ambientales, liderar proyectos piloto de inteligencia artificial y orientar al personal junior en metodologías habilitadas por tecnología.

7+ Años

Visión a Largo Plazo

Perspectiva del Trabajo

La inteligencia artificial estará completamente integrada en la mayoría de los flujos de trabajo de conservación; el liderazgo en ética, políticas, participación comunitaria y la gestión híbrida campo‑IA serán diferenciadores clave de carrera.

Estrategia de Transición

Desarrollar experiencia en políticas de inteligencia artificial, participar en proyectos internacionales de conservación, publicar en revistas interdisciplinarias y abogar por el despliegue ético de la IA.

Tendencias de la Industria

Demanda de transparencia y rendición de cuentas en el monitoreo ambiental

Impacto:

La IA se utiliza para verificar e informar sobre resultados de conservación, lo que exige sólidas prácticas de transparencia de datos.

Marcos de políticas ambientales en evolución

Impacto:

Los profesionales deben mantenerse informados sobre cambios regulatorios y cumplimiento, especialmente en relación con el uso de IA.

Expansión de iniciativas de ciencia ciudadana y crowdsourcing

Impacto:

Nuevas formas de recopilar datos de campo y de involucrar al público en la conservación.

Expansión de la teledetección y tecnologías de drones

Impacto:

Recopilación de datos mejorada, mayor capacidad de monitoreo y mayor precisión en la cartografía de conservación.

Mayor énfasis en equipos interdisciplinarios

Impacto:

El éxito requiere colaboración entre los ámbitos científico, técnico y social.

Mayor énfasis en adaptación y resiliencia frente al cambio climático

Impacto:

Transición hacia proyectos centrados en la adaptación de ecosistemas, la captura de carbono y la gestión sostenible del suelo.

Mayor participación del sector privado en la conservación

Impacto:

Mayores oportunidades profesionales en sostenibilidad corporativa y consultoría ambiental.

Mayor dependencia de modelos predictivos de IA para la planificación de conservación

Impacto:

Planificación de escenarios más precisa, respuesta más rápida al cambio ambiental y mayor necesidad de alfabetización en IA entre profesionales.

Integración de ciencia de datos y análisis de grandes volúmenes de datos

Impacto:

Demanda de habilidades analíticas avanzadas; valor en sintetizar grandes conjuntos de datos para obtener conocimientos aplicables.

Mayor enfoque en la conservación comunitaria y participativa

Impacto:

Mayor necesidad de habilidades interpersonales, de comunicación y facilitación junto con la experiencia técnica.

Habilidades Resistentes a la IA

Evaluación Ecológica de Campo

Oficina de Estadísticas Laborales – Científicos de Conservación
Tipo de Habilidades:
Ecological Expertise, Fieldwork
Aprender Más
Puntuación:10/10

Participación de partes interesadas y comunicación pública

Asociación Nacional de Interpretación
Tipo de Habilidades:
Communication, Negotiation
Aprender Más
Puntuación:9/10

Interpretación de políticas ambientales

Asociación Americana de Abogados – Sección de Derecho Ambiental
Tipo de Habilidades:
Policy, Regulatory Compliance
Aprender Más
Puntuación:9/10

Caminos Profesionales Alternativos

💼

Consultor en sostenibilidad

Aconseja a las organizaciones sobre prácticas sostenibles y cumplimiento de normativas ambientales.

Relevancia: Aprovecha la experiencia ambiental en un rol de consultoría para diversos sectores.

💼

Analista de Cambio Climático

Analizar tendencias y riesgos relacionados con el cambio climático, proporcionando conocimientos accionables para empresas y gobiernos.

Relevancia: Se basa en análisis de datos avanzado, elaboración de informes y pericia científica.

💼

Educador Ambiental

Crea y presenta programas de educación ambiental para escuelas u organizaciones comunitarias.

Relevancia: Adapta conocimientos científicos y de comunicación fundamentales para un impacto más amplio.

Rastreador de Herramientas de IA Emergentes

Wildbook AI
Plataforma de inteligencia artificial para identificación de fauna y gestión de poblaciones mediante datos fotográficos.
IMPACTO:
8/10
ADOPCIÓN:
Within 1 year
Growing in wildlife NGOs and research.
Google Earth Engine
Plataforma en la nube para el análisis de datos ambientales a escala planetaria mediante imágenes satelitales y conjuntos de datos geoespaciales.
IMPACTO:
10/10
ADOPCIÓN:
Current
Widely adopted in research and operational conservation projects.
Collect Earth (Open Foris/FAO)
Permite el análisis de imágenes satelitales de alta resolución para el monitoreo de ecosistemas con integración de inteligencia artificial.
IMPACTO:
9/10
ADOPCIÓN:
Current
Standard in international organizations and government.

Informe Completo de Impacto de IA

Accede al informe completo de impacto de IA para obtener información detallada y recomendaciones.

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Otros Roles en: Ciencias naturales y sociales

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