Sommeliers
Preparación de Alimentos y ServicioExposición a la IA
- Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08
Moderado· 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
0.000
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
0.28
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 73% 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
Ver 22 tareas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Describe and recommend wines to customers.35-3031 | 0.012257.7 |
Explain how various menu items are prepared, describing ingredients and cooking methods.35-3031 | 0.006530.7 |
Present menus to patrons and answer questions about menu items, making recommendations upon request.35-3031 | 0.002511.7 |
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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Write patrons' food orders on order slips, memorize orders, or enter orders into computers for transmittal to kitchen staff.O*NET Task ID 2277 | 1.0 |
Explain how various menu items are prepared, describing ingredients and cooking methods.O*NET Task ID 2287 | 1.0 |
Prepare checks that itemize and total meal costs and sales taxes.O*NET Task ID 2281 | 0.5 |
Present menus to patrons and answer questions about menu items, making recommendations upon request.O*NET Task ID 2283 | 0.5 |
Inform customers of daily specials.O*NET Task ID 2284 | 0.5 |
Describe and recommend wines to customers.O*NET Task ID 2294 | 0.5 |
Provide guests with information about local areas, including directions.O*NET Task ID 18748 | 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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page