Cajeros
Ventas y MarketingExposición a la IA
- Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08
Alto· 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
0.085
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
0.39
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 44% 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 23 tareas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Answer customers' questions, and provide information on procedures or policies.41-2011 | 0.820089.1 | 0.180075.0 |
Assist customers by providing information and resolving their complaints.41-2011 | 0.08008.7 | 0.02008.3 |
Help customers find the location of products.41-2011 | 0.02002.2 | 0.01004.2 |
Greet customers entering establishments. | —0 | 0.02008.3 |
Answer incoming phone calls. | —0 | 0.01004.2 |
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 |
|---|---|
Calculate total payments received during a time period, and reconcile this with total sales.O*NET Task ID 2411 | 1.0 |
Compute and record totals of transactions.O*NET Task ID 2412 | 1.0 |
Keep periodic balance sheets of amounts and numbers of transactions.O*NET Task ID 2414 | 1.0 |
Compile and maintain non-monetary reports and records.O*NET Task ID 2421 | 1.0 |
Answer incoming phone calls.O*NET Task ID 21073 | 1.0 |
Answer customers' questions, and provide information on procedures or policies.O*NET Task ID 2408 | 0.5 |
Process merchandise returns and exchanges.O*NET Task ID 2417 | 0.5 |
Post charges against guests' or patients' accounts.O*NET Task ID 2423 | 0.5 |
Assist customers by providing information and resolving their complaints.O*NET Task ID 18765 | 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