Técnicos y Mecánicos Automotrices
Construcción, Mantenimiento y ReparaciónExposición a la IA
- Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08
Moderado· 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
0.000
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
0.18
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 90% 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 47 tareas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Plan work procedures, using charts, technical manuals, and experience.49-3023 | 0.004842.5 |
Review work orders and discuss work with supervisors.49-3023 | 0.003531.0 |
Confer with customers to obtain descriptions of vehicle problems and to discuss work to be performed and future repair requirements.49-3023 | 0.003026.4 |
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 |
|---|---|
Plan work procedures, using charts, technical manuals, and experience.O*NET Task ID 23535 | 1.0 |
Inspect vehicles for damage and record findings so that necessary repairs can be made.O*NET Task ID 23523 | 0.5 |
Estimate costs of vehicle repair.O*NET Task ID 23526 | 0.5 |
Conduct visual inspections of compressed natural gas fuel systems to identify cracks, gouges, abrasions, discoloration, broken fibers, loose brackets, damaged gaskets, or other problems.O*NET Task ID 23548 | 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