Curadores de Museos
Artes, Diseño, Entretenimiento y MediosExposición a la IA
- Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08
Muy alto· relativa
BajoCuatro bandas relativasMuy altoValor 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
- Fuente de datos: AnthropicPublicado: 2026-03
0.412
0.000Rango de los valores aquí recogidos0.745Escala, base y fuente
Índice de exposición observada, 0–1 tal como se publica
Mapeado sobre tareas de O*NET
- Fuente de datos: ILOPublicado: 2025
0.47
0.09Rango de los valores aquí recogidos0.70Valor 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 23% alcanza o supera este valor.
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 13 tareas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Write and review grant proposals, journal articles, institutional reports, and publicity materials.25-4012 | 0.070087.5 | —0 |
Plan and conduct special research projects in area of interest or expertise.25-4012 | 0.010012.5 | 0.00000.0 |
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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Develop and maintain an institution's registration, cataloging, and basic record-keeping systems, using computer databases.O*NET Task ID 1644 | 1.0 |
Write and review grant proposals, journal articles, institutional reports, and publicity materials.O*NET Task ID 1654 | 1.0 |
Provide information from the institution's holdings to other curators and to the public.O*NET Task ID 1645 | 0.5 |
Inspect premises to assess the need for repairs and to ensure that climate and pest control issues are addressed.O*NET Task ID 1646 | 0.5 |
Negotiate and authorize purchase, sale, exchange, or loan of collections.O*NET Task ID 1648 | 0.5 |
Plan and conduct special research projects in area of interest or expertise.O*NET Task ID 1649 | 0.5 |
Confer with the board of directors to formulate and interpret policies, to determine budget requirements, and to plan overall operations.O*NET Task ID 1651 | 0.5 |
Schedule events and organize details, including refreshment, entertainment, decorations, and the collection of any fees.O*NET Task ID 1653 | 0.5 |
Study, examine, and test acquisitions to authenticate their origin, composition, history, and to assess their current value.O*NET Task ID 1655 | 0.5 |
Arrange insurance coverage for objects on loan or for special exhibits and recommend changes in coverage for the entire collection.O*NET Task ID 1656 | 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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page