Entrevistadores de Prestamos

Oficina y Apoyo Administrativo

Exposición a la IA

  • Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08

    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: 2026-03

    0.202

    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

    0.64

    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 1% 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

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
Record applications for loan and credit, loan information, and disbursements of funds, using computers.

O*NET Task ID 11296

1.0
Prepare and type loan applications, closing documents, legal documents, letters, forms, government notices, and checks, using computers.

O*NET Task ID 11297

1.0
Calculate, review, and correct errors on interest, principal, payment, and closing costs, using computers or calculators.

O*NET Task ID 11299

1.0
Verify and examine information and accuracy of loan application and closing documents.

O*NET Task ID 11291

0.5
Interview loan applicants to obtain personal and financial data and to assist in completing applications.

O*NET Task ID 11292

0.5
Assemble and compile documents for loan closings, such as title abstracts, insurance forms, loan forms, and tax receipts.

O*NET Task ID 11293

0.5
Answer questions and advise customers regarding loans and transactions.

O*NET Task ID 11294

0.5
Contact customers by mail, telephone, or in person concerning acceptance or rejection of applications.

O*NET Task ID 11295

0.5
Present loan and repayment schedules to customers.

O*NET Task ID 11298

0.5
Check value of customer collateral to be held as loan security.

O*NET Task ID 11300

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

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