Microbiólogos

Ciencias de la Vida, Físicas y Sociales

Exposición a la IA

  • Fuente de datos: BLSPublicado: '26.08

    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: '26.03

    0.097

    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

    0.40

    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 39% 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
Prepare technical reports and recommendations, based upon research outcomes.

O*NET Task ID 3681

1.0
Examine physiological, morphological, and cultural characteristics, using microscope, to identify and classify microorganisms in human, water, and food specimens.

O*NET Task ID 3675

0.5
Provide laboratory services for health departments, community environmental health programs, and physicians needing information for diagnosis and treatment.

O*NET Task ID 3676

0.5
Investigate the relationship between organisms and disease, including the control of epidemics and the effects of antibiotics on microorganisms.

O*NET Task ID 3678

0.5
Supervise biological technologists and technicians and other scientists.

O*NET Task ID 3679

0.5
Study growth, structure, development, and general characteristics of bacteria and other microorganisms to understand their relationship to human, plant, and animal health.

O*NET Task ID 3680

0.5
Study the structure and function of human, animal, and plant tissues, cells, pathogens, and toxins.

O*NET Task ID 3682

0.5
Research use of bacteria and microorganisms to develop vitamins, antibiotics, amino acids, grain alcohol, sugars, and polymers.

O*NET Task ID 3685

0.5
Monitor and perform tests on water, food, and the environment to detect harmful microorganisms or to obtain information about sources of pollution, contamination, or infection.

O*NET Task ID 15213

0.5
Develop new products and procedures for sterilization, food and pharmaceutical supply preservation, or microbial contamination detection.

O*NET Task ID 15214

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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