Disenadores de Exposiciones

Artes, Diseño, Entretenimiento y Medios

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

    0.000

    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

    0.37

    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 53% 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 7 tareas ocultas

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
Examine objects to be included in exhibits to plan where and how to display them.

O*NET Task ID 9284

0.5
Acquire, or arrange for acquisition of, specimens or graphics required to complete exhibits.

O*NET Task ID 9285

0.5
Prepare rough drafts and scale working drawings of sets, including floor plans, scenery, and properties to be constructed.

O*NET Task ID 9286

0.5
Estimate set- or exhibit-related costs, including materials, construction, and rental of props or locations.

O*NET Task ID 9288

0.5
Develop set designs, based on evaluation of scripts, budgets, research information, and available locations.

O*NET Task ID 9289

0.5
Direct and coordinate construction, erection, or decoration activities to ensure that sets or exhibits meet design, budget, and schedule requirements.

O*NET Task ID 9290

0.5
Plan for location-specific issues, such as space limitations, traffic flow patterns, and safety concerns.

O*NET Task ID 9292

0.5
Submit plans for approval, and adapt plans to serve intended purposes, or to conform to budget or fabrication restrictions.

O*NET Task ID 9293

0.5
Prepare preliminary renderings of proposed exhibits, including detailed construction, layout, and material specifications, and diagrams relating to aspects such as special effects or lighting.

O*NET Task ID 9294

0.5
Collaborate with those in charge of lighting and sound so that those production aspects can be coordinated with set designs or exhibit layouts.

O*NET Task ID 9296

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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