Tecnicos de Ortesis

Salud

Exposición a la IA

  • Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08

    Bajo· 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

    0.000

    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

    0.18

    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 90% 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

Solo tareas expuestas

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
Read prescriptions or specifications to determine the type of product or device to be fabricated and the materials and tools required.

O*NET Task ID 10514

1.0
Take patients' body or limb measurements for use in device construction.

O*NET Task ID 10517

0.5
Construct or receive casts or impressions of patients' torsos or limbs for use as cutting and fabrication patterns.

O*NET Task ID 10518

0.5
Fit appliances onto patients, and make any necessary adjustments.

O*NET Task ID 10512

0.0
Make orthotic or prosthetic devices, using materials such as thermoplastic and thermosetting materials, metal alloys and leather, and hand or power tools.

O*NET Task ID 10513

0.0
Repair, modify, or maintain medical supportive devices, such as artificial limbs, braces, or surgical supports, according to specifications.

O*NET Task ID 10515

0.0
Instruct patients in use of prosthetic or orthotic devices.

O*NET Task ID 10516

0.0
Bend, form, and shape fabric or material to conform to prescribed contours of structural components.

O*NET Task ID 10519

0.0
Drill and tap holes for rivets, and glue, weld, bolt, or rivet parts together to form prosthetic or orthotic devices.

O*NET Task ID 10520

0.0
Lay out and mark dimensions of parts, using templates and precision measuring instruments.

O*NET Task ID 10521

0.0
Test medical supportive devices for proper alignment, movement, or biomechanical stability, using meters and alignment fixtures.

O*NET Task ID 10522

0.0
Cover or pad metal or plastic structures or devices, using coverings such as rubber, leather, felt, plastic, or fiberglass.

O*NET Task ID 10523

0.0
Polish artificial limbs, braces, or supports, using grinding and buffing wheels.

O*NET Task ID 10524

0.0
Service or repair machinery used in the fabrication of appliances.

O*NET Task ID 10525

0.0
Mix pigments to match patients' skin coloring, according to formulas, and apply mixtures to orthotic or prosthetic devices.

O*NET Task ID 10526

0.0

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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