Cristalografos

Ciencias de la Vida, Físicas y Sociales

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

    0.273

    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

    0.38

    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 48% 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. 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
Perform complex calculations as part of the analysis and evaluation of data, using computers.

O*NET Task ID 10903

1.0
Describe and express observations and conclusions in mathematical terms.

O*NET Task ID 10904

1.0
Report experimental results by writing papers for scientific journals or by presenting information at scientific conferences.

O*NET Task ID 10906

1.0
Design computer simulations to model physical data so that it can be better understood.

O*NET Task ID 10907

1.0
Develop theories and laws on the basis of observation and experiments, and apply these theories and laws to problems in areas such as nuclear energy, optics, and aerospace technology.

O*NET Task ID 10911

1.0
Develop manufacturing, assembly, and fabrication processes of lasers, masers, infrared, and other light-emitting and light-sensitive devices.

O*NET Task ID 10913

1.0
Write research proposals to receive funding.

O*NET Task ID 21174

1.0
Analyze data from research conducted to detect and measure physical phenomena.

O*NET Task ID 10905

0.5
Collaborate with other scientists in the design, development, and testing of experimental, industrial, or medical equipment, instrumentation, and procedures.

O*NET Task ID 10908

0.5
Teach physics to students.

O*NET Task ID 10912

0.5
Observe the structure and properties of matter, and the transformation and propagation of energy, using equipment such as masers, lasers, and telescopes, to explore and identify the basic principles governing these phenomena.

O*NET Task ID 10910

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