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Informática y Matemáticas

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

    0.276

    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

    0.49

    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

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. 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
Design, develop, select, test, implement, and evaluate new or modified informatics solutions, data structures, and decision-support mechanisms to support patients, health care professionals, and their information management and human-computer and human-technology interactions within health care contexts.

O*NET Task ID 18088

0.5
Disseminate information about nursing informatics science and practice to the profession, other health care professions, nursing students, and the public.

O*NET Task ID 18089

0.5
Translate nursing practice information between nurses and systems engineers, analysts, or designers, using object-oriented models or other techniques.

O*NET Task ID 18090

0.5
Use informatics science to design or implement health information technology applications for resolution of clinical or health care administrative problems.

O*NET Task ID 18092

0.5
Develop, implement, or evaluate health information technology applications, tools, processes, or structures to assist nurses with data management.

O*NET Task ID 18093

0.5
Analyze and interpret patient, nursing, or information systems data to improve nursing services.

O*NET Task ID 18094

0.5
Analyze computer and information technologies to determine applicability to nursing practice, education, administration, and research.

O*NET Task ID 18095

0.5
Apply knowledge of computer science, information science, nursing, and informatics theory to nursing practice, education, administration, or research, in collaboration with other health informatics specialists.

O*NET Task ID 18096

0.5
Develop or implement policies or practices to ensure the privacy, confidentiality, or security of patient information.

O*NET Task ID 18097

0.5
Design, conduct, or provide support to nursing informatics research.

O*NET Task ID 18098

0.5
Plan, install, repair, or troubleshoot telehealth technology applications or systems in homes.

O*NET Task ID 18091

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

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