Científicos Ambientales

Ciencias de la Vida, Físicas y Sociales

Exposición a la IA

  • Fuente de datos: BLSPublicado: '26.08

    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: '26.03

    0.055

    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: '25

    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

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
Plan or develop research models, using knowledge of mathematical and statistical concepts.

O*NET Task ID 1534

1.0
Conduct environmental audits or inspections or investigations of violations.

O*NET Task ID 1514

0.5
Evaluate violations or problems discovered during inspections to determine appropriate regulatory actions or to provide advice on the development and prosecution of regulatory cases.

O*NET Task ID 1515

0.5
Review and implement environmental technical standards, guidelines, policies, and formal regulations that meet all appropriate requirements.

O*NET Task ID 1517

0.5
Provide advice on proper standards and regulations or the development of policies, strategies, or codes of practice for environmental management.

O*NET Task ID 1519

0.5
Analyze data to determine validity, quality, and scientific significance and to interpret correlations between human activities and environmental effects.

O*NET Task ID 1520

0.5
Determine data collection methods to be employed in research projects or surveys.

O*NET Task ID 1522

0.5
Prepare charts or graphs from data samples, providing summary information on the environmental relevance of the data.

O*NET Task ID 1523

0.5
Develop the technical portions of legal documents, administrative orders, or consent decrees.

O*NET Task ID 1524

0.5
Investigate and report on accidents affecting the environment.

O*NET Task ID 1525

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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