Bioestadisticos

Informática y Matemáticas

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

    0.211

    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

    0.56

    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 8% 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

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
Write research proposals or grant applications for submission to external bodies.

O*NET Task ID 16241

1.0
Prepare articles for publication or presentation at professional conferences.

O*NET Task ID 16245

1.0
Calculate sample size requirements for clinical studies.

O*NET Task ID 16246

1.0
Assign work to biostatistical assistants or programmers.

O*NET Task ID 16248

1.0
Write program code to analyze data with statistical analysis software.

O*NET Task ID 16249

1.0
Write detailed analysis plans and descriptions of analyses and findings for research protocols or reports.

O*NET Task ID 16250

1.0
Develop or implement data analysis algorithms.

O*NET Task ID 16257

1.0
Design or maintain databases of biological data.

O*NET Task ID 16259

1.0
Teach graduate or continuing education courses or seminars in biostatistics.

O*NET Task ID 16242

0.5
Read current literature, attend meetings or conferences, and talk with colleagues to keep abreast of methodological or conceptual developments in fields such as biostatistics, pharmacology, life sciences, and social sciences.

O*NET Task ID 16243

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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