Geografos

Ciencias de la Vida, Físicas y Sociales

Exposición a la IA

  • Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08

    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: 2026-03

    0.110

    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

    0.48

    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 21% 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
Write and present reports of research findings.

O*NET Task ID 5504

1.0
Develop, operate, and maintain geographical information computer systems, including hardware, software, plotters, digitizers, printers, and video cameras.

O*NET Task ID 5505

1.0
Create and modify maps, graphs, or diagrams, using geographical information software and related equipment, and principles of cartography, such as coordinate systems, longitude, latitude, elevation, topography, and map scales.

O*NET Task ID 5503

0.5
Locate and obtain existing geographic information databases.

O*NET Task ID 5506

0.5
Analyze geographic distributions of physical and cultural phenomena on local, regional, continental, or global scales.

O*NET Task ID 5507

0.5
Teach geography.

O*NET Task ID 5508

0.5
Gather and compile geographic data from sources such as censuses, field observations, satellite imagery, aerial photographs, and existing maps.

O*NET Task ID 5509

0.5
Study the economic, political, and cultural characteristics of a specific region's population.

O*NET Task ID 5511

0.5
Provide consulting services in fields such as resource development and management, business location and market area analysis, environmental hazards, regional cultural history, and urban social planning.

O*NET Task ID 5512

0.5
Provide geographical information systems support to the private and public sectors.

O*NET Task ID 5514

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

Información ocupacional