Recepcionistas

Oficina y Apoyo Administrativo

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

    0.434

    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

    0.57

    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 7% 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
Perform administrative support tasks, such as proofreading, transcribing handwritten information, or operating calculators or computers to work with pay records, invoices, balance sheets, or other documents.

O*NET Task ID 746

1.0
Analyze data to determine answers to questions from customers or members of the public.

O*NET Task ID 752

1.0
Calculate and quote rates for tours, stocks, insurance policies, or other products or services.

O*NET Task ID 756

1.0
Process and prepare memos, correspondence, travel vouchers, or other documents.

O*NET Task ID 758

1.0
Operate telephone switchboard to answer, screen, or forward calls, providing information, taking messages, or scheduling appointments.

O*NET Task ID 744

0.5
Receive payment and record receipts for services.

O*NET Task ID 745

0.5
Greet persons entering establishment, determine nature and purpose of visit, and direct or escort them to specific destinations.

O*NET Task ID 747

0.5
Hear and resolve complaints from customers or the public.

O*NET Task ID 748

0.5
File and maintain records.

O*NET Task ID 749

0.5
Transmit information or documents to customers, using computer, mail, or facsimile machine.

O*NET Task ID 750

0.5
Collect, sort, distribute, or prepare mail, messages, or courier deliveries.

O*NET Task ID 755

0.0
Conduct tours or deliver talks describing features of public facilities, such as a historic site or national park.

O*NET Task ID 761

0.0
Perform duties, such as taking care of plants or straightening magazines to maintain lobby or reception area.

O*NET Task ID 762

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

Occupation information

Cambios recientes que afectan a esta ocupación

mar 2026: ILO finds 408 million people globally lack adequate work while AI transforms office roles. Women 24.2% less likely to participate in labor force.

[Fuente: ILO WESO 2026]

mar 2026: ILO: business administration and clerical support nearly twice as likely to be exposed to GenAI.

[Fuente: ILO Research Brief, March 2026]

mar 2026: ILO confirms receptionists among occupations driving gender AI gap; 88% of countries analyzed show women face higher generative AI risks than men

[Fuente: ILO: Gen AI, Occupational Segregation and Gender Equality (Mar 2026)]