Examinadores de Títulos
LegalExposición a la IA
- Fuente de datos: BLSPublicado: 2026-08
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
0.022
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
0.39
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 44% 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 |
|---|---|
Read search requests to ascertain types of title evidence required and to obtain descriptions of properties and names of involved parties.O*NET Task ID 9232 | 1.0 |
Copy or summarize recorded documents, such as mortgages, trust deeds, and contracts, that affect property titles.O*NET Task ID 9233 | 1.0 |
Enter into record-keeping systems appropriate data needed to create new title records or to update existing ones.O*NET Task ID 9238 | 1.0 |
Prepare lists of all legal instruments applying to a specific piece of land and the buildings on it.O*NET Task ID 9230 | 0.5 |
Examine documentation such as mortgages, liens, judgments, easements, plat books, maps, contracts, and agreements to verify factors such as properties' legal descriptions, ownership, or restrictions.O*NET Task ID 9231 | 0.5 |
Examine individual titles to determine if restrictions, such as delinquent taxes, will affect titles and limit property use.O*NET Task ID 9234 | 0.5 |
Prepare reports describing any title encumbrances encountered during searching activities and outlining actions needed to clear titles.O*NET Task ID 9235 | 0.5 |
Verify accuracy and completeness of land-related documents accepted for registration, preparing rejection notices when documents are not acceptable.O*NET Task ID 9236 | 0.5 |
Direct activities of workers who search records and examine titles, assigning, scheduling, and evaluating work, and providing technical guidance as necessary.O*NET Task ID 9239 | 0.5 |
Obtain maps or drawings delineating properties from company title plants, county surveyors, or assessors' offices.O*NET Task ID 9240 | 0.5 |
Confer with realtors, lending institution personnel, buyers, sellers, contractors, surveyors, and courthouse personnel to exchange title-related information or to resolve problems.O*NET Task ID 9237 | 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