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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

    0.121

    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

    0.36

    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 60% 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
Provide technical review of data or reports to be incorporated into regulatory submissions to assure scientific rigor, accuracy, and clarity of presentation.

O*NET Task ID 18050

1.0
Prepare responses to customer requests for information, such as product data, written regulatory affairs statements, surveys, or questionnaires.

O*NET Task ID 18064

1.0
Write or update standard operating procedures, work instructions, or policies.

O*NET Task ID 18066

1.0
Communicate with regulatory agencies regarding pre-submission strategies, potential regulatory pathways, compliance test requirements, or clarification and follow-up of submissions under review.

O*NET Task ID 18045

0.5
Coordinate, prepare, or review regulatory submissions for domestic or international projects.

O*NET Task ID 18048

0.5
Interpret regulatory rules or rule changes and ensure that they are communicated through corporate policies and procedures.

O*NET Task ID 18049

0.5
Review product promotional materials, labeling, batch records, specification sheets, or test methods for compliance with applicable regulations and policies.

O*NET Task ID 18051

0.5
Advise project teams on subjects such as premarket regulatory requirements, export and labeling requirements, or clinical study compliance issues.

O*NET Task ID 18052

0.5
Compile and maintain regulatory documentation databases or systems.

O*NET Task ID 18053

0.5
Coordinate efforts associated with the preparation of regulatory documents or submissions.

O*NET Task ID 18054

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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