Hidrologos

Ciencias de la Vida, Físicas y Sociales

Exposición a la IA

  • Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08

    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

    0.075

    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

    0.36

    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 60% 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 3 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
Develop or modify methods for conducting hydrologic studies.

O*NET Task ID 9111

1.0
Develop computer models for hydrologic predictions.

O*NET Task ID 18617

1.0
Prepare written and oral reports describing research results, using illustrations, maps, appendices, and other information.

O*NET Task ID 18618

1.0
Study and document quantities, distribution, disposition, and development of underground and surface waters.

O*NET Task ID 9100

0.5
Coordinate and supervise the work of professional and technical staff, including research assistants, technologists, and technicians.

O*NET Task ID 9102

0.5
Prepare hydrogeologic evaluations of known or suspected hazardous waste sites and land treatment and feedlot facilities.

O*NET Task ID 9103

0.5
Design and conduct scientific hydrogeological investigations to ensure that accurate and appropriate information is available for use in water resource management decisions.

O*NET Task ID 9104

0.5
Study public water supply issues, including flood and drought risks, water quality, wastewater, and impacts on wetland habitats.

O*NET Task ID 9105

0.5
Collect and analyze water samples as part of field investigations or to validate data from automatic monitors.

O*NET Task ID 9106

0.5
Apply research findings to help minimize the environmental impacts of pollution, waterborne diseases, erosion, and sedimentation.

O*NET Task ID 9107

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