Directores de Casting

Artes, Diseño, Entretenimiento y Medios

Exposición a la IA

  • Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08

    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

    0.092

    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

    0.37

    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 53% 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 2 tareas ocultas

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
Prepare actors for auditions by providing scripts and information about roles and casting requirements.

O*NET Task ID 11020

1.0
Review performer information, such as photos, resumes, voice tapes, videos, and union membership, to decide whom to audition for parts.

O*NET Task ID 11015

0.5
Read scripts and confer with producers to determine the types and numbers of performers required for a given production.

O*NET Task ID 11016

0.5
Select performers for roles or submit lists of suitable performers to producers or directors for final selection.

O*NET Task ID 11017

0.5
Audition and interview performers to match their attributes to specific roles or to increase the pool of available acting talent.

O*NET Task ID 11018

0.5
Maintain talent files that include information such as performers' specialties, past performances, and availability.

O*NET Task ID 11019

0.5
Serve as liaisons between directors, actors, and agents.

O*NET Task ID 11021

0.5
Attend or view productions to maintain knowledge of available actors.

O*NET Task ID 11022

0.5
Negotiate contract agreements with performers, with agents, or between performers and agents or production companies.

O*NET Task ID 11023

0.5
Contact agents and actors to provide notification of audition and performance opportunities and to set up audition times.

O*NET Task ID 11024

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

Información ocupacional