Ingenieros Mecanicos

Ciencias de la Vida, Físicas y Sociales

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

    0.081

    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

    0.32

    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 64% 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 4 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
Write performance requirements for product development or engineering projects.

O*NET Task ID 1429

1.0
Read and interpret blueprints, technical drawings, schematics, or computer-generated reports.

O*NET Task ID 1411

0.5
Confer with engineers or other personnel to implement operating procedures, resolve system malfunctions, or provide technical information.

O*NET Task ID 1412

0.5
Research and analyze customer design proposals, specifications, manuals, or other data to evaluate the feasibility, cost, or maintenance requirements of designs or applications.

O*NET Task ID 1413

0.5
Provide feedback to design engineers on customer problems or needs.

O*NET Task ID 1418

0.5
Conduct research that tests or analyzes the feasibility, design, operation, or performance of equipment, components, or systems.

O*NET Task ID 1420

0.5
Recommend design modifications to eliminate machine or system malfunctions.

O*NET Task ID 1421

0.5
Develop, coordinate, or monitor all aspects of production, including selection of manufacturing methods, fabrication, or operation of product designs.

O*NET Task ID 1423

0.5
Establish or coordinate the maintenance or safety procedures, service schedule, or supply of materials required to maintain machines or equipment in the prescribed condition.

O*NET Task ID 1427

0.5
Apply engineering principles or practices to emerging fields, such as robotics, waste management, or biomedical engineering.

O*NET Task ID 1430

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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