Asistentes de Patologia del Habla

Salud

Exposición a la IA

  • Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08

    Moderado· 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

    0.000

    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

    0.30

    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 67% 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
Collect and compile data to document clients' performance or assess program quality.

O*NET Task ID 17534

1.0
Document clients' progress toward meeting established treatment objectives.

O*NET Task ID 17535

1.0
Perform support duties, such as preparing materials, keeping records, maintaining supplies, and scheduling activities.

O*NET Task ID 17539

1.0
Assist speech-language pathologists in the conduct of client screenings or assessments of language, voice, fluency, articulation, or hearing.

O*NET Task ID 17531

0.5
Implement treatment plans or protocols as directed by speech-language pathologists.

O*NET Task ID 17532

0.5
Assist speech-language pathologists in the remediation or development of speech and language skills.

O*NET Task ID 17533

0.5
Assist speech-language pathologists in the conduct of speech-language research projects.

O*NET Task ID 17537

0.5
Prepare charts, graphs, or other visual displays to communicate clients' performance information.

O*NET Task ID 17540

0.5
Select or prepare speech-language instructional materials.

O*NET Task ID 17541

0.5
Test or maintain equipment to ensure correct performance.

O*NET Task ID 17536

0.0
Conduct in-service training sessions, or family and community education programs.

O*NET Task ID 17538

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

Información ocupacional