Estadísticos

Informática y Matemáticas

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

    0.211

    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

    0.56

    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 8% 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

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
Process large amounts of data for statistical modeling and graphic analysis, using computers.

O*NET Task ID 8954

1.0
Prepare data for processing by organizing information, checking for inaccuracies, and adjusting and weighting the raw data.

O*NET Task ID 8957

1.0
Evaluate the statistical methods and procedures used to obtain data to ensure validity, applicability, efficiency, and accuracy.

O*NET Task ID 8958

1.0
Supervise and provide instructions for workers collecting and tabulating data.

O*NET Task ID 8963

1.0
Adapt statistical methods to solve specific problems in many fields, such as economics, biology, and engineering.

O*NET Task ID 8965

1.0
Develop and test experimental designs, sampling techniques, and analytical methods.

O*NET Task ID 8966

1.0
Examine theories, such as those of probability and inference, to discover mathematical bases for new or improved methods of obtaining and evaluating numerical data.

O*NET Task ID 8967

1.0
Develop software applications or programming for statistical modeling and graphic analysis.

O*NET Task ID 20193

1.0
Present statistical and nonstatistical results, using charts, bullets, and graphs, in meetings or conferences to audiences such as clients, peers, and students.

O*NET Task ID 20194

1.0
Determine whether statistical methods are appropriate, based on user needs or research questions of interest.

O*NET Task ID 21100

1.0

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

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