Empleados de Produccion

Oficina y Apoyo Administrativo

Exposición a la IA

  • Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08

    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: 2026-03

    0.093

    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

    0.44

    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 28% 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 1 tarea oculta

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
Review documents, such as production schedules, work orders, or staffing tables, to determine personnel or materials requirements or material priorities.

O*NET Task ID 11363

1.0
Calculate figures, such as required amounts of labor or materials, manufacturing costs, or wages, using pricing schedules, adding machines, calculators, or computers.

O*NET Task ID 11369

1.0
Distribute production schedules or work orders to departments.

O*NET Task ID 11370

1.0
Maintain files, such as maintenance records, bills of lading, or cost reports.

O*NET Task ID 11374

1.0
Provide documentation and information to account for delays, difficulties, or changes to cost estimates.

O*NET Task ID 11378

1.0
Examine documents, materials, or products and monitor work processes to assess completeness, accuracy, and conformance to standards and specifications.

O*NET Task ID 11362

0.5
Revise production schedules when required due to design changes, labor or material shortages, backlogs, or other interruptions, collaborating with management, marketing, sales, production, or engineering.

O*NET Task ID 11365

0.5
Confer with establishment personnel, vendors, or customers to coordinate production or shipping activities and to resolve complaints or eliminate delays.

O*NET Task ID 11366

0.5
Record production data, including volume produced, consumption of raw materials, or quality control measures.

O*NET Task ID 11367

0.5
Requisition and maintain inventories of materials or supplies necessary to meet production demands.

O*NET Task ID 11368

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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