Agentes de Control de Estacionamiento

Servicios de Protección

Exposición a la IA

  • Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08

    Moderado· 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

    0.20

    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 86% 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 13 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
Respond to and make radio dispatch calls regarding parking violations and complaints.

O*NET Task ID 7939

1.0
Enter and retrieve information pertaining to vehicle registration, identification, and status, using hand-held computers.

O*NET Task ID 7951

1.0
Prepare and maintain required records, including logs of parking enforcement activities, and records of contested citations.

O*NET Task ID 7953

1.0
Assign and review the work of subordinates.

O*NET Task ID 7956

1.0
Write warnings and citations for illegally parked vehicles.

O*NET Task ID 7937

0.5
Identify vehicles in violation of parking codes, checking with dispatchers when necessary to confirm identities or to determine whether vehicles need to be booted or towed.

O*NET Task ID 7941

0.5
Observe and report hazardous conditions, such as missing traffic signals or signs, and street markings that need to be repainted.

O*NET Task ID 7943

0.5
Investigate and answer complaints regarding contested parking citations, determining their validity and routing them appropriately.

O*NET Task ID 7944

0.5
Provide information to the public regarding parking regulations and facilities, and the location of streets, buildings and points of interest.

O*NET Task ID 7946

0.5
Locate lost, stolen, and counterfeit parking permits, and take necessary enforcement action.

O*NET Task ID 7954

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

Información ocupacional