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Salud

Exposición a la IA

  • Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08

    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: 2026-03

    0.052

    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

    0.30

    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 67% 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 9 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
Document patients' health histories, symptoms, physical conditions, or other diagnostic information.

O*NET Task ID 18443

1.0
Document findings of physical examinations.

O*NET Task ID 18448

1.0
Explain procedures to patients, family members, staff members or others.

O*NET Task ID 18449

1.0
Write information in medical records or provide narrative summaries to communicate patient information to other health care providers.

O*NET Task ID 18456

1.0
Consult with or refer patients to appropriate specialists when conditions exceed the scope of practice or expertise.

O*NET Task ID 18446

0.5
Develop and implement individualized plans for health care management.

O*NET Task ID 18447

0.5
Order and interpret diagnostic or laboratory tests.

O*NET Task ID 18453

0.5
Prescribe medications as permitted by state regulations.

O*NET Task ID 18454

0.5
Conduct clinical research on topics such as maternal or infant health care, contraceptive methods, breastfeeding, and gynecological care.

O*NET Task ID 18457

0.5
Establish practice guidelines for specialty areas such as primary health care of women, care of the childbearing family, and newborn care.

O*NET Task ID 18458

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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