Operadores de Grúas y Torres

Construcción, Mantenimiento y Reparación

Exposición a la IA

  • Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08

    Bajo· 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

    0.000

    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

    0.18

    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 90% 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

Solo tareas expuestas

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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Review daily work or delivery schedules to determine orders, sequences of deliveries, or special loading instructions.

O*NET Task ID 10775

1.0
Determine load weights and check them against lifting capacities to prevent overload.

O*NET Task ID 10767

0.5
Weigh bundles, using floor scales, and record weights for company records.

O*NET Task ID 10774

0.5
Move levers, depress foot pedals, or turn dials to operate cranes, cherry pickers, electromagnets, or other moving equipment for lifting, moving, or placing loads.

O*NET Task ID 10768

0.0
Inspect cables or grappling devices for wear and install or replace cables, as needed.

O*NET Task ID 10769

0.0
Clean, lubricate, and maintain mechanisms such as cables, pulleys, or grappling devices, making repairs, as necessary.

O*NET Task ID 10770

0.0
Inspect and adjust crane mechanisms or lifting accessories to prevent malfunctions or damage.

O*NET Task ID 10771

0.0
Direct helpers engaged in placing blocking or outrigging under cranes.

O*NET Task ID 10772

0.0
Load or unload bundles from trucks, or move containers to storage bins, using moving equipment.

O*NET Task ID 10773

0.0
Direct truck drivers backing vehicles into loading bays and cover, uncover, or secure loads for delivery.

O*NET Task ID 10776

0.0
Inspect bundle packaging for conformance to regulations or customer requirements, and remove and batch packaging tickets.

O*NET Task ID 10777

0.0

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