Médicos de Familia

Salud

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

    0.29

    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 69% 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 2 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
Prescribe or administer treatment, therapy, medication, vaccination, and other specialized medical care to treat or prevent illness, disease, or injury.

O*NET Task ID 7771

0.5
Order, perform, and interpret tests and analyze records, reports, and examination information to diagnose patients' condition.

O*NET Task ID 7772

0.5
Monitor patients' conditions and progress and reevaluate treatments as necessary.

O*NET Task ID 7773

0.5
Collect, record, and maintain patient information, such as medical history, reports, or examination results.

O*NET Task ID 7774

0.5
Explain procedures and discuss test results or prescribed treatments with patients.

O*NET Task ID 7775

0.5
Advise patients and community members concerning diet, activity, hygiene, and disease prevention.

O*NET Task ID 7776

0.5
Refer patients to medical specialists or other practitioners when necessary.

O*NET Task ID 7777

0.5
Direct and coordinate activities of nurses, students, assistants, specialists, therapists, and other medical staff.

O*NET Task ID 7778

0.5
Plan, implement, or administer health programs or standards in hospitals, businesses, or communities for prevention or treatment of injury or illness.

O*NET Task ID 7782

0.5
Train residents, medical students, and other health care professionals.

O*NET Task ID 20120

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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