Analistas de Seguridad Informática

Informática y Matemáticas

Exposición a la IA

  • Fuente de datos: BLSPublicado: '26.08

    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: '26.03

    0.486

    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: '25

    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

Ver 1 tarea oculta

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
Confer with users to discuss issues such as computer data access needs, security violations, and programming changes.

O*NET Task ID 5315

1.0
Modify computer security files to incorporate new software, correct errors, or change individual access status.

O*NET Task ID 5317

1.0
Encrypt data transmissions and erect firewalls to conceal confidential information as it is being transmitted and to keep out tainted digital transfers.

O*NET Task ID 5321

1.0
Document computer security and emergency measures policies, procedures, and tests.

O*NET Task ID 5322

1.0
Train users and promote security awareness to ensure system security and to improve server and network efficiency.

O*NET Task ID 5313

0.5
Develop plans to safeguard computer files against accidental or unauthorized modification, destruction, or disclosure and to meet emergency data processing needs.

O*NET Task ID 5314

0.5
Monitor current reports of computer viruses to determine when to update virus protection systems.

O*NET Task ID 5316

0.5
Coordinate implementation of computer system plan with establishment personnel and outside vendors.

O*NET Task ID 5318

0.5
Monitor use of data files and regulate access to safeguard information in computer files.

O*NET Task ID 5319

0.5
Perform risk assessments and execute tests of data processing system to ensure functioning of data processing activities and security measures.

O*NET Task ID 5320

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

Occupation information

Cambios recientes que afectan a esta ocupación

mar 2026: Published evergreen blog post analyzing AI impact on information security analysts (50% exposure, 26% risk, augment mode)

[Fuente: AI Changing Work Blog]