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Exposición a la IA

  • Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08

    Moderado· relativa

    BajoCuatro bandas relativasMuy alto

    Valor 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

    Conjunto de datos de origen (descarga XLSX)

  • Fuente de datos: AnthropicPublicado: 2026-03

    0.000

    0.000Rango de los valores aquí recogidos0.745
    Escala, base y fuente

    Índice de exposición observada, 0–1 tal como se publica

    Mapeado sobre tareas de O*NET

    Conjunto de datos de origen

  • Fuente de datos: ILOPublicado: 2025

    0.37

    0.09Rango de los valores aquí recogidos0.70

    Valor 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.

    Conjunto de datos de origen

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 14 tareas ocultas

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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Enter information about museum collections into computer databases.

O*NET Task ID 21065

1.0
Coordinate exhibit installations, assisting with design, constructing displays, dioramas, display cases, and models, and ensuring the availability of necessary materials.

O*NET Task ID 3807

0.5
Determine whether objects need repair and choose the safest and most effective method of repair.

O*NET Task ID 3808

0.5
Specialize in particular materials or types of object, such as documents and books, paintings, decorative arts, textiles, metals, or architectural materials.

O*NET Task ID 3813

0.5
Recommend preservation procedures, such as control of temperature and humidity, to curatorial and building staff.

O*NET Task ID 3814

0.5
Classify and assign registration numbers to artifacts and supervise inventory control.

O*NET Task ID 3815

0.5
Prepare reports on the operation of conservation laboratories, documenting the condition of artifacts, treatment options, and the methods of preservation and repair used.

O*NET Task ID 3819

0.5
Study object documentation or conduct standard chemical and physical tests to ascertain the object's age, composition, original appearance, need for treatment or restoration, and appropriate preservation method.

O*NET Task ID 3820

0.5
Perform tests and examinations to establish storage and conservation requirements, policies, and procedures.

O*NET Task ID 3822

0.5
Plan and conduct research to develop and improve methods of restoring and preserving specimens.

O*NET Task ID 3823

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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Información ocupacional