Cientificos del Suelo
Ciencias de la Vida, Físicas y SocialesExposición a la IA
- Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08
Muy alto· relativa
BajoCuatro bandas relativasMuy altoValor 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
- Fuente de datos: AnthropicPublicado: 2026-03
0.051
0.000Rango de los valores aquí recogidos0.745Escala, base y fuente
Índice de exposición observada, 0–1 tal como se publica
Mapeado sobre tareas de O*NET
- Fuente de datos: ILOPublicado: 2025
0.40
0.09Rango de los valores aquí recogidos0.70Valor 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 39% alcanza o supera este valor.
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 expuestasValues 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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Communicate research or project results to other professionals or the public or teach related courses, seminars, or workshops.O*NET Task ID 9021 | 0.5 |
Provide information or recommendations to farmers or other landowners regarding ways in which they can best use land, promote plant growth, or avoid or correct problems such as erosion.O*NET Task ID 9022 | 0.5 |
Investigate responses of soils to specific management practices to determine the use capabilities of soils and the effects of alternative practices on soil productivity.O*NET Task ID 9023 | 0.5 |
Develop methods of conserving or managing soil that can be applied by farmers or forestry companies.O*NET Task ID 9024 | 0.5 |
Conduct experiments to develop new or improved varieties of field crops, focusing on characteristics such as yield, quality, disease resistance, nutritional value, or adaptation to specific soils or climates.O*NET Task ID 9025 | 0.5 |
Investigate soil problems or poor water quality to determine sources and effects.O*NET Task ID 9026 | 0.5 |
Study soil characteristics to classify soils on the basis of factors such as geographic location, landscape position, or soil properties.O*NET Task ID 9027 | 0.5 |
Develop improved measurement techniques, soil conservation methods, soil sampling devices, or related technology.O*NET Task ID 9028 | 0.5 |
Conduct experiments investigating how soil forms, changes, or interacts with land-based ecosystems or living organisms.O*NET Task ID 9029 | 0.5 |
Identify degraded or contaminated soils and develop plans to improve their chemical, biological, or physical characteristics.O*NET Task ID 9030 | 0.5 |
Conduct experiments regarding causes of bee diseases or factors affecting yields of nectar or pollen.O*NET Task ID 9041 | 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