Tecnicos Geologicos
Ciencias de la Vida, Físicas y SocialesExposición a la IA
- Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08
Alto· relativa
BajoCuatro bandas relativasMuy altoValor 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
- Fuente de datos: AnthropicPublicado: 2026-03
0.229
0.000Rango de los valores aquí recogidos0.745Escala, base y fuente
Índice de exposición observada, 0–1 tal como se publica
Mapeado sobre tareas de O*NET
- Fuente de datos: ILOPublicado: 2025
0.26
0.09Rango de los valores aquí recogidos0.70Valor 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 76% alcanza o supera este valor.
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 28 tareas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Compile, log, or record testing or operational data for review and further analysis.19-4043 | 0.0100100.0 | 0.0200100.0 |
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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Assemble, maintain, or distribute information for library or record systems.O*NET Task ID 22272 | 1.0 |
Test and analyze samples to determine their content and characteristics, using laboratory apparatus or testing equipment.O*NET Task ID 22262 | 0.5 |
Compile, log, or record testing or operational data for review and further analysis.O*NET Task ID 22264 | 0.5 |
Prepare notes, sketches, geological maps, or cross-sections.O*NET Task ID 22265 | 0.5 |
Prepare or review professional, technical, or other reports regarding sampling, testing, or recommendations of data analysis.O*NET Task ID 22267 | 0.5 |
Read and study reports in order to compile information and data for geological and geophysical prospecting.O*NET Task ID 22269 | 0.5 |
Interview individuals, and research public databases in order to obtain information.O*NET Task ID 22270 | 0.5 |
Plot information from aerial photographs, well logs, section descriptions, or other databases.O*NET Task ID 22271 | 0.5 |
Plan and direct activities of workers who operate equipment to collect data.O*NET Task ID 22274 | 0.5 |
Record readings in order to compile data used in prospecting for oil or gas.O*NET Task ID 22276 | 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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page