Bartenders
Preparación de Alimentos y ServicioExposición a la IA
- Fuente de datos: BLSPublicado: '26.08
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: '26.03
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: '25
0.26
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 76% 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
Solo tareas expuestasValues 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 |
|---|---|
Balance cash receipts.O*NET Task ID 2225 | 1.0 |
Create drink recipes.O*NET Task ID 2241 | 1.0 |
Order or requisition liquors and supplies.O*NET Task ID 2233 | 0.5 |
Arrange bottles and glasses to make attractive displays.O*NET Task ID 2236 | 0.5 |
Plan, organize, and control the operations of a cocktail lounge or bar.O*NET Task ID 2237 | 0.5 |
Plan bar menus.O*NET Task ID 2239 | 0.5 |
Collect money for drinks served.O*NET Task ID 2223 | 0.0 |
Check identification of customers to verify age requirements for purchase of alcohol.O*NET Task ID 2224 | 0.0 |
Attempt to limit problems and liability related to customers' excessive drinking by taking steps such as persuading customers to stop drinking, or ordering taxis or other transportation for intoxicated patrons.O*NET Task ID 2226 | 0.0 |
Clean glasses, utensils, and bar equipment.O*NET Task ID 2227 | 0.0 |
Take beverage orders from serving staff or directly from patrons.O*NET Task ID 2228 | 0.0 |
Serve wine, and bottled or draft beer.O*NET Task ID 2229 | 0.0 |
Clean bars, work areas, and tables.O*NET Task ID 2230 | 0.0 |
Mix ingredients, such as liquor, soda, water, sugar, and bitters, to prepare cocktails and other drinks.O*NET Task ID 2231 | 0.0 |
Serve snacks or food items to customers seated at the bar.O*NET Task ID 2232 | 0.0 |
Ask customers who become loud and obnoxious to leave, or physically remove them.O*NET Task ID 2234 | 0.0 |
Slice and pit fruit for garnishing drinks.O*NET Task ID 2235 | 0.0 |
Supervise the work of bar staff and other bartenders.O*NET Task ID 2238 | 0.0 |
Prepare appetizers such as pickles, cheese, and cold meats.O*NET Task ID 2240 | 0.0 |
Stock bar with beer, wine, liquor, and related supplies such as ice, glassware, napkins, or straws.O*NET Task ID 18735 | 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
Occupation information
Cambios recientes que afectan a esta ocupación
may 2026: Anthropic observed-exposure score: 0% (physical/in-person). Zero observed exposure. Physical/in-person work — AI deployment effectively absent.
[Fuente: Anthropic Economic Research (Massenkoff & McCrory, 2026)]