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Educación y Formación

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

    0.047

    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

    0.39

    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 44% 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 4 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
Compile and interpret students' test results, along with information from teachers and parents, to diagnose conditions and to help assess eligibility for special services.

O*NET Task ID 5446

0.5
Assess an individual child's needs, limitations, and potential, using observation, review of school records, and consultation with parents and school personnel.

O*NET Task ID 5448

0.5
Select, administer, and score psychological tests.

O*NET Task ID 5449

0.5
Provide consultation to parents, teachers, administrators, and others on topics such as learning styles and behavior modification techniques.

O*NET Task ID 5450

0.5
Promote an understanding of child development and its relationship to learning and behavior.

O*NET Task ID 5451

0.5
Collaborate with other educational professionals to develop teaching strategies and school programs.

O*NET Task ID 5452

0.5
Develop individualized educational plans in collaboration with teachers and other staff members.

O*NET Task ID 5454

0.5
Maintain student records, including special education reports, confidential records, records of services provided, and behavioral data.

O*NET Task ID 5455

0.5
Attend workshops, seminars, or professional meetings to remain informed of new developments in school psychology.

O*NET Task ID 5457

0.5
Design classes and programs to meet the needs of special students.

O*NET Task ID 5458

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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