Gerentes de Marketing

Gerencia

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

    0.320

    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

    0.41

    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 36% 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
Compile lists describing product or service offerings.

O*NET Task ID 957

1.0
Develop pricing strategies, balancing firm objectives and customer satisfaction.

O*NET Task ID 950

0.5
Identify, develop, or evaluate marketing strategy, based on knowledge of establishment objectives, market characteristics, and cost and markup factors.

O*NET Task ID 951

0.5
Evaluate the financial aspects of product development, such as budgets, expenditures, research and development appropriations, or return-on-investment and profit-loss projections.

O*NET Task ID 952

0.5
Negotiate contracts with vendors or distributors to manage product distribution, establishing distribution networks or developing distribution strategies.

O*NET Task ID 955

0.5
Consult with product development personnel on product specifications, such as design, color, or packaging.

O*NET Task ID 956

0.5
Use sales forecasting or strategic planning to ensure the sale and profitability of products, lines, or services, analyzing business developments and monitoring market trends.

O*NET Task ID 958

0.5
Select products or accessories to be displayed at trade or special production shows.

O*NET Task ID 959

0.5
Confer with legal staff to resolve problems, such as copyright infringement or royalty sharing with outside producers or distributors.

O*NET Task ID 960

0.5
Coordinate or participate in promotional activities or trade shows, working with developers, advertisers, or production managers, to market products or services.

O*NET Task ID 961

0.5
Direct the hiring, training, or performance evaluations of marketing or sales staff and oversee their daily activities.

O*NET Task ID 954

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

Cambios recientes que afectan a esta ocupación

mar 2026: Stanford-Harvard study shows marketing specialists (adjacent domain) benefit nearly as much as experts from AI assistance. Conceptualization: 3.04→4.18 with AI. Writing: 3.92 with AI, near expert level (3.96).

[Fuente: HBR — Gen AI Won't Make Your Employees Experts (Mar 2026)]