Ingenieros Biomédicos

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

    0.133

    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

    0.30

    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 67% 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 1 tarea oculta

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
Adapt or design computer hardware or software for medical science uses.

O*NET Task ID 8979

1.0
Write documents describing protocols, policies, standards for use, maintenance, and repair of medical equipment.

O*NET Task ID 18604

1.0
Collaborate with manufacturing or quality assurance staff to prepare product specification or safety sheets, standard operating procedures, user manuals, or qualification and validation reports.

O*NET Task ID 21840

1.0
Design or develop medical diagnostic or clinical instrumentation, equipment, or procedures, using the principles of engineering and biobehavioral sciences.

O*NET Task ID 21847

1.0
Develop statistical models or simulations, using statistical or modeling software.

O*NET Task ID 21851

1.0
Maintain databases of experiment characteristics or results.

O*NET Task ID 21853

1.0
Prepare technical reports, data summary documents, or research articles for scientific publication, regulatory submissions, or patent applications.

O*NET Task ID 21856

1.0
Evaluate the safety, efficiency, and effectiveness of biomedical equipment.

O*NET Task ID 8968

0.5
Advise hospital administrators on the planning, acquisition, and use of medical equipment.

O*NET Task ID 8970

0.5
Research new materials to be used for products, such as implanted artificial organs.

O*NET Task ID 8972

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

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