Cientificos Atmosfericos

Ciencias de la Vida, Físicas y Sociales

Exposición a la IA

  • Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08

    Muy alto· 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

    0.038

    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

    0.54

    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 13% 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

Solo tareas expuestas

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
Develop or use mathematical or computer models for weather forecasting.

O*NET Task ID 20208

1.0
Prepare scientific atmospheric or climate reports, articles, or texts.

O*NET Task ID 20211

1.0
Speak to the public to discuss weather topics or answer questions.

O*NET Task ID 21103

1.0
Develop computer programs to collect meteorological data or to present meteorological information.

O*NET Task ID 21104

1.0
Broadcast weather conditions, forecasts, or severe weather warnings to the public via television, radio, or the Internet or provide this information to the news media.

O*NET Task ID 9068

0.5
Gather data from sources such as surface or upper air stations, satellites, weather bureaus, or radar for use in meteorological reports or forecasts.

O*NET Task ID 9069

0.5
Prepare forecasts or briefings to meet the needs of industry, business, government, or other groups.

O*NET Task ID 9070

0.5
Direct forecasting services at weather stations or at radio or television broadcasting facilities.

O*NET Task ID 9076

0.5
Conduct numerical simulations of climate conditions to understand and predict global or regional weather patterns.

O*NET Task ID 9079

0.5
Design or develop new equipment or methods for meteorological data collection, remote sensing, or related applications.

O*NET Task ID 9083

0.5
Measure wind, temperature, and humidity in the upper atmosphere, using weather balloons.

O*NET Task ID 9074

0.0
Collect air samples from planes or ships over land or sea to study atmospheric composition.

O*NET Task ID 9078

0.0

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