Auditores de Energia

Construcción, Mantenimiento y Reparación

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

    0.048

    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

    0.28

    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 73% 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
Inspect or evaluate building envelopes, mechanical systems, electrical systems, or process systems to determine the energy consumption of each system.

O*NET Task ID 18073

0.5
Prepare audit reports containing energy analysis results or recommendations for energy cost savings.

O*NET Task ID 18074

0.5
Analyze energy bills, including utility rates or tariffs, to gather historical energy usage data.

O*NET Task ID 18075

0.5
Analyze technical feasibility of energy-saving measures, using knowledge of engineering, energy production, energy use, construction, maintenance, system operation, or process systems.

O*NET Task ID 18076

0.5
Calculate potential for energy savings.

O*NET Task ID 18077

0.5
Collect and analyze field data related to energy usage.

O*NET Task ID 18078

0.5
Compare existing energy consumption levels to normative data.

O*NET Task ID 18079

0.5
Determine patterns of building use to show annual or monthly needs for heating, cooling, lighting, or other energy needs.

O*NET Task ID 18080

0.5
Educate customers on energy efficiency or answer questions on topics such as the costs of running household appliances or the selection of energy-efficient appliances.

O*NET Task ID 18081

0.5
Identify and prioritize energy-saving measures.

O*NET Task ID 18082

0.5
Measure energy usage with devices such as data loggers, universal data recorders, light meters, sling psychrometers, psychrometric charts, flue gas analyzers, amp probes, watt meters, volt meters, thermometers, or utility meters.

O*NET Task ID 18071

0.0
Perform tests such as blower-door tests to locate air leaks.

O*NET Task ID 18072

0.0
Oversee installation of equipment such as water heater wraps, pipe insulation, weatherstripping, door sweeps, or low-flow showerheads to improve energy efficiency.

O*NET Task ID 18085

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

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