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Negocios y Finanzas

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

    0.234

    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

    0.60

    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 4% 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 1 tarea oculta

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
Calculate clients' available monthly income to meet debt obligations.

O*NET Task ID 18935

1.0
Estimate time for debt repayment, given amount of debt, interest rates, and available funds.

O*NET Task ID 18937

1.0
Explain services or policies to clients, such as debt management program rules, advantages and disadvantages of using services, or creditor concession policies.

O*NET Task ID 18938

1.0
Prepare written documents to establish contracts with or communicate financial recommendations to clients.

O*NET Task ID 18942

1.0
Explain general financial topics to clients, such as credit report ratings, bankruptcy laws, consumer protection laws, wage attachments, or collection actions.

O*NET Task ID 18952

1.0
Explain loan information to clients, such as available loan types, eligibility requirements, or loan restrictions.

O*NET Task ID 18953

1.0
Advise clients or respond to inquiries about financial matters in person or via phone, email, Web site, or Internet chat.

O*NET Task ID 18933

0.5
Assess clients' overall financial situations by reviewing income, assets, debts, expenses, credit reports, or other financial information.

O*NET Task ID 18934

0.5
Create debt management plans, spending plans, or budgets to assist clients to meet financial goals.

O*NET Task ID 18936

0.5
Interview clients by telephone or in person to gather financial information.

O*NET Task ID 18939

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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