Recepcionistas de Hotel
Preparación de Alimentos y ServicioExposición a la IA
- Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08
Muy 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
0.172
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
0.51
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 17% 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 15 tareas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Answer inquiries pertaining to hotel services, guest registration, and travel directions, or make recommendations regarding shopping, dining, or entertainment.43-4081 | 0.018560.3 | 0.021152.5 |
Arrange tours, taxis, or restaurant reservations for customers.43-4081 | 0.010333.6 | 0.004511.2 |
Make and confirm reservations.43-4081 | 0.00196.2 | 0.010125.1 |
Keep records of room availability and guests' accounts, manually or using computers. | —0 | 0.00256.2 |
Record guest comments or complaints, referring customers to managers as necessary. | —0 | 0.00205.0 |
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 |
|---|---|
Post charges, such as those for rooms, food, liquor, or telephone calls, to ledgers, manually or by using computers.O*NET Task ID 2617 | 1.0 |
Transmit and receive messages, using telephones or telephone switchboards.O*NET Task ID 2618 | 1.0 |
Record guest comments or complaints, referring customers to managers as necessary.O*NET Task ID 2622 | 1.0 |
Date-stamp, sort, and rack incoming mail and messages.O*NET Task ID 2626 | 1.0 |
Greet, register, and assign rooms to guests of hotels or motels.O*NET Task ID 2610 | 0.5 |
Verify customers' credit, and establish how the customer will pay for the accommodation.O*NET Task ID 2611 | 0.5 |
Keep records of room availability and guests' accounts, manually or using computers.O*NET Task ID 2612 | 0.5 |
Compute bills, collect payments, and make change for guests.O*NET Task ID 2613 | 0.5 |
Review accounts and charges with guests during the check out process.O*NET Task ID 2616 | 0.5 |
Contact housekeeping or maintenance staff when guests report problems.O*NET Task ID 2619 | 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