Árbitros, Mediadores y Conciliadores
LegalExposición a la IA
- Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08
Muy alto· relativa
BajoCuatro bandas relativasMuy altoValor por grupo ocupacional
Escala, base y fuente
Cuatro bandas relativas (Bajo / Moderado / Alto / Muy alto)
831 ocupaciones detalladas de la tabla de proyecciones de empleo de BLS. El valor se asigna por código de la National Employment Matrix (NEM), de modo que las ocupaciones que comparten un código NEM reciben la misma banda
- Fuente de datos: AnthropicPublicado: 2026-03
0.243
0.000Rango de los valores aquí recogidos0.745Escala, base y fuente
Índice de exposición observada, 0–1 tal como se publica
Mapeado sobre tareas de O*NET
- Fuente de datos: ILOPublicado: 2025
0.37
0.09Rango de los valores aquí recogidos0.70Valor por grupo ocupacional
Escala, base y fuente
Índice de exposición a la IA generativa, 0–1 tal como se publica
Grupo primario de la CIUO-08 — todas las ocupaciones con ese código reciben este valor
Calculado por este sitio, no publicado por la OIT: de las 1012 ocupaciones que este sitio vincula al conjunto de datos de la OIT, un 53% alcanza o supera este valor.
Qué tipo de cifra publica esta fuente
La categoría de BLS es un rango relativo, no un nivel absoluto, y tampoco es una medición de primera mano: agrupa en cuatro bandas los rangos percentiles de la ocupación en varios estudios publicados. No es una previsión de empleo ni de salarios, no es una probabilidad de adopción y no distingue entre automatización y aumento.
Task-level exposure
Ver 18 tareas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Apply relevant laws, regulations, policies, or precedents to reach conclusions.23-1022 | 0.0500100.0 | 0.080088.9 |
Evaluate information from documents, such as claim applications, birth or death certificates, or physician or employer records. | —0 | 0.010011.1 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Organize or deliver public presentations about mediation to organizations, such as community agencies or schools.O*NET Task ID 12997 | 1.0 |
Prepare written opinions or decisions regarding cases.O*NET Task ID 12999 | 1.0 |
Confer with disputants to clarify issues, identify underlying concerns, and develop an understanding of their respective needs and interests.O*NET Task ID 12993 | 0.5 |
Use mediation techniques to facilitate communication between disputants, to further parties' understanding of different perspectives, and to guide parties toward mutual agreement.O*NET Task ID 12994 | 0.5 |
Set up appointments for parties to meet for mediation.O*NET Task ID 12995 | 0.5 |
Prepare settlement agreements for disputants to sign.O*NET Task ID 12996 | 0.5 |
Rule on exceptions, motions, or admissibility of evidence.O*NET Task ID 13001 | 0.5 |
Evaluate information from documents, such as claim applications, birth or death certificates, or physician or employer records.O*NET Task ID 13003 | 0.5 |
Interview claimants, agents, or witnesses to obtain information about disputed issues.O*NET Task ID 13004 | 0.5 |
Research laws, regulations, policies, or precedent decisions to prepare for hearings.O*NET Task ID 13005 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page