Oficiales de Prestamos Comerciales
Negocios y FinanzasExposición a la IA
- Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08
Muy 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
0.186
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
0.60
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 4% 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 26 tareas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Maintain and review account records, updating and recategorizing them according to status changes.13-2072 | 0.040050.0 | 0.050083.3 |
Work with clients to identify their financial goals and to find ways of reaching those goals.13-2072 | 0.020025.0 | 0.00000.0 |
Counsel clients on personal and family financial problems, such as excessive spending or borrowing of funds.13-2072 | 0.020025.0 | 0.00000.0 |
Review billing for accuracy.13-2072 | 0.00000.0 | 0.010016.7 |
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 |
|---|---|
Explain to customers the different types of loans and credit options that are available, as well as the terms of those services.O*NET Task ID 3410 | 1.0 |
Review loan agreements to ensure that they are complete and accurate according to policy.O*NET Task ID 3413 | 1.0 |
Compute payment schedules.O*NET Task ID 3414 | 1.0 |
Prepare reports to send to customers whose accounts are delinquent, and forward irreconcilable accounts for collector action.O*NET Task ID 3426 | 1.0 |
Authorize or sign mail collection letters.O*NET Task ID 21636 | 1.0 |
Review billing for accuracy.O*NET Task ID 21647 | 1.0 |
Approve loans within specified limits, and refer loan applications outside those limits to management for approval.O*NET Task ID 3407 | 0.5 |
Meet with applicants to obtain information for loan applications and to answer questions about the process.O*NET Task ID 3408 | 0.5 |
Analyze applicants' financial status, credit, and property evaluations to determine feasibility of granting loans.O*NET Task ID 3409 | 0.5 |
Obtain and compile copies of loan applicants' credit histories, corporate financial statements, and other financial information.O*NET Task ID 3411 | 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