Asistentes de Recursos Humanos
Oficina y Apoyo AdministrativoExposición 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
0.405
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
0.60
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 4% 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 16 tareas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Answer questions regarding examinations, eligibility, salaries, benefits, and other pertinent information.43-4161 | 0.0100100.0 | 0.00000.0 |
Interview job applicants to obtain and verify information used to screen and evaluate them.43-4161 | 0.00000.0 | 0.010050.0 |
Compile and prepare reports and documents pertaining to personnel activities.43-4161 | 0.00000.0 | 0.010050.0 |
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 |
|---|---|
Record data for each employee, including such information as addresses, weekly earnings, absences, amount of sales or production, supervisory reports on performance, and dates of and reasons for terminations.O*NET Task ID 2689 | 1.0 |
Answer questions regarding examinations, eligibility, salaries, benefits, and other pertinent information.O*NET Task ID 2691 | 1.0 |
Compile and prepare reports and documents pertaining to personnel activities.O*NET Task ID 2697 | 1.0 |
Inform job applicants of their acceptance or rejection of employment.O*NET Task ID 2698 | 1.0 |
Administer and score applicant and employee aptitude, personality, and interest assessment instruments.O*NET Task ID 2704 | 1.0 |
Explain company personnel policies, benefits, and procedures to employees or job applicants.O*NET Task ID 2687 | 0.5 |
Process and review employment applications to evaluate qualifications or eligibility of applicants.O*NET Task ID 2690 | 0.5 |
Examine employee files to answer inquiries and provide information for personnel actions.O*NET Task ID 2692 | 0.5 |
Gather personnel records from other departments or employees.O*NET Task ID 2693 | 0.5 |
Search employee files to obtain information for authorized persons and organizations, such as credit bureaus and finance companies.O*NET Task ID 2694 | 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