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AI labor impact analysis — exposure audit, reskilling plans, workforce forecasting
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Security Scan Results
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
3
Scanners Passed
9
Scanners in report
Clean
TrivyContainer and dependency vulnerability scanner
95%
Clean
SemgrepStatic code analysis for vulnerabilities
95%
Clean
mcp-scan (Snyk)Model Context Protocol security validation
95%
Skipped
Snyk (dep)Open source security scanning
50%
Skipped
Socket.devSupply chain security analysis
50%
Skipped
VirusTotalMulti-engine malware detection
50%
Skipped
CrowdStrikeAdvanced threat intelligence
50%
Skipped
OSV-ScannerOpen Source Vulnerability database check
50%
Skipped
OWASP Dep-Check
50%
Last scanned: Apr 17, 2026, 2:49 AM12.3s2 files scanned
SKILL.md
- name:
- ai-labor-impact
- description:
- AI labor impact analysis — exposure audit, reskilling plans, workforce forecasting
- summary:
- |
- Analisis de impacto de IA en roles laborales:
- auditoria de exposicion,
- 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)
- Leer
equipo.md— roles, seniority, headcount - Descomponer cada rol en 6-12 tareas O*NET-style
- Evaluar TE (teórica) y OE (observada) por tarea
- Calcular scores agregados por rol
- Clasificar riesgo: 🔴 🟡 🟢
- Output:
output/analytics/ai-exposure-YYYYMMDD.md
Flujo 2 — Reskilling Plan (reskilling)
- Filtrar roles con riesgo 🔴 o 🟡
- Mapear habilidades actuales → habilidades objetivo
- Cruzar con
ai-competency-framework.md(nivel actual → objetivo) - Estimar plazo y recursos por persona
- Output: plan individual + plan equipo
Flujo 3 — Junior Hiring Gap (jhg)
- Leer histórico de incorporaciones (último año vs. anterior)
- Calcular JHG index por rol y equipo
- Alertar si JHG < 0.60 (pipeline roto)
- Correlacionar con seniority distribution
- Output: alerta + recomendación
Flujo 4 — Automation Scenario (simulate)
- Recibir parámetros: rol, % tareas a automatizar
- Calcular impacto en capacidad del equipo (SP ganados/perdidos)
- Calcular impacto en headcount necesario
- Proyectar a 2-4 quarters
- 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
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