Empleados de Inventario

Oficina y Apoyo Administrativo

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

    0.000

    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

    0.37

    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 53% 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
Prepare documents, such as work orders, bills of lading, or shipping orders, to route materials.

O*NET Task ID 4737

1.0
Record shipment data, such as weight, charges, space availability, damages, or discrepancies, for reporting, accounting, or recordkeeping purposes.

O*NET Task ID 4739

1.0
Compute amounts, such as space available, shipping, storage, or demurrage charges, using computer or price list.

O*NET Task ID 4744

1.0
Contact carrier representatives to make arrangements or to issue instructions for shipping and delivery of materials.

O*NET Task ID 4740

0.5
Confer or correspond with establishment representatives to rectify problems, such as damages, shortages, or nonconformance to specifications.

O*NET Task ID 4741

0.5
Compare shipping routes or methods to determine which have the least environmental impact.

O*NET Task ID 19834

0.5
Examine shipment contents and compare with records, such as manifests, invoices, or orders, to verify accuracy.

O*NET Task ID 20276

0.5
Determine shipping methods, routes, or rates for materials to be shipped.

O*NET Task ID 20279

0.5
Requisition and store shipping materials and supplies to maintain inventory of stock.

O*NET Task ID 4742

0.0
Pack, seal, label, or affix postage to prepare materials for shipping, using hand tools, power tools, or postage meter.

O*NET Task ID 20277

0.0
Deliver or route materials to departments using handtruck, conveyor, or sorting bins.

O*NET Task ID 20278

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

Información ocupacional