Analistas Financieros

Negocios y Finanzas

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

    0.572

    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

    0.62

    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 3% 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 10 tareas ocultas
TaskClaude.aiRaw / share %APIRaw / share %
Inform investment decisions by analyzing financial information to forecast business, industry, or economic conditions.

13-2051

0.114048.70.098649.8
Interpret data on price, yield, stability, future investment-risk trends, economic influences, and other factors affecting investment programs.

13-2051

0.035415.10.027413.8
Recommend investments and investment timing to companies, investment firm staff, or the public.

13-2051

0.027011.50.023912.1
Monitor fundamental economic, industrial, and corporate developments by analyzing information from financial publications and services, investment banking firms, government agencies, trade publications, company sources, or personal interviews.

13-2051

0.023710.10.027013.6
Draw charts and graphs, using computer spreadsheets, to illustrate technical reports.

13-2051

0.01486.30.00392.0
Present oral or written reports on general economic trends, individual corporations, and entire industries.

13-2051

0.00934.00.00422.1
Evaluate and compare the relative quality of various securities in a given industry.

13-2051

0.00733.10.01145.8
Prepare plans of action for investment, using financial analyses.

13-2051

0.00281.20.00150.8

Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information

Cambios recientes que afectan a esta ocupación

abr 2026: NBER survey of 6,000 executives: 69% use AI but 90% report zero employment impact. Executives predict -0.7% employment decline over next 3 years.

[Fuente: NBER Working Paper 34836]

abr 2026: Brookings 2024 highlights finance as high-exposure AND low-bargaining-power: union representation in the finance sector is around 1%. Financial analysts face productivity tool-driven task change with minimal institutional counterweight.

[Fuente: Brookings 2024 — Generative AI, the American worker]

abr 2026: OpenAI workplace report (Apr 2026): Workplace ChatGPT use is concentrated in financial analyst roles more than almost any other occupation. Junior analysts produce in days what once took weeks; demand shifts toward analysts who validate model outputs.

[Fuente: OpenAI — ChatGPT Usage and Adoption Patterns at Work (April 2026)]