Analistas de Investigación de Operaciones

Informática y Matemáticas

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

    0.429

    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

    0.56

    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 8% 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

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
Formulate mathematical or simulation models of problems, relating constants and variables, restrictions, alternatives, conflicting objectives, and their numerical parameters.

O*NET Task ID 7377

1.0
Break systems into their components, assign numerical values to each component, and examine the mathematical relationships between them.

O*NET Task ID 7385

1.0
Specify manipulative or computational methods to be applied to models.

O*NET Task ID 7386

1.0
Design, conduct, and evaluate experimental operational models in cases where models cannot be developed from existing data.

O*NET Task ID 7388

1.0
Collaborate with others in the organization to ensure successful implementation of chosen problem solutions.

O*NET Task ID 7378

0.5
Analyze information obtained from management to conceptualize and define operational problems.

O*NET Task ID 7379

0.5
Perform validation and testing of models to ensure adequacy, and reformulate models, as necessary.

O*NET Task ID 7380

0.5
Collaborate with senior managers and decision makers to identify and solve a variety of problems and to clarify management objectives.

O*NET Task ID 7381

0.5
Define data requirements, and gather and validate information, applying judgment and statistical tests.

O*NET Task ID 7382

0.5
Study and analyze information about alternative courses of action to determine which plan will offer the best outcomes.

O*NET Task ID 7383

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

Occupation information

Cambios recientes que afectan a esta ocupación

mar 2026: New blog post analyzing AI impact on operations research analyst careers with 50% exposure and 32% automation risk.

[Fuente: AI Changing Work Blog]