Operadores de Carretillas Industriales

Transporte y Movimiento de Materiales

Exposición a la IA

  • Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08

    Bajo· 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

    0.20

    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 86% 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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Weigh materials or products and record weight or other production data on tags or labels.

O*NET Task ID 3206

0.5
Move controls to drive gasoline- or electric-powered trucks, cars, or tractors and transport materials between loading, processing, and storage areas.

O*NET Task ID 3201

0.0
Move levers or controls that operate lifting devices, such as forklifts, lift beams with swivel-hooks, hoists, or elevating platforms, to load, unload, transport, or stack material.

O*NET Task ID 3202

0.0
Position lifting devices under, over, or around loaded pallets, skids, or boxes and secure material or products for transport to designated areas.

O*NET Task ID 3203

0.0
Perform routine maintenance on vehicles or auxiliary equipment, such as cleaning, lubricating, recharging batteries, fueling, or replacing liquefied-gas tank.

O*NET Task ID 3205

0.0
Operate or tend automatic stacking, loading, packaging, or cutting machines.

O*NET Task ID 3207

0.0
Signal workers to discharge, dump, or level materials.

O*NET Task ID 3208

0.0
Hook tow trucks to trailer hitches and fasten attachments, such as graders, plows, rollers, or winch cables to tractors, using hitchpins.

O*NET Task ID 3209

0.0
Turn valves and open chutes to dump, spray, or release materials from dump cars or storage bins into hoppers.

O*NET Task ID 3210

0.0
Inspect product load for accuracy and safely move it around the warehouse or facility to ensure timely and complete delivery.

O*NET Task ID 15265

0.0
Manually or mechanically load or unload materials from pallets, skids, platforms, cars, lifting devices, or other transport vehicles.

O*NET Task ID 15266

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

Información ocupacional