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Exposición a la IA

  • Fuente de datos: BLSPublicado: '26.08

    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: '26.03

    0.430

    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: '25

    0.59

    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 5% 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

Ver 2 tareas ocultas

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
Identify and resolve conflicts related to the meanings of words, concepts, practices, or behaviors.

O*NET Task ID 9327

1.0
Translate messages simultaneously or consecutively into specified languages, orally or by using hand signs, maintaining message content, context, and style as much as possible.

O*NET Task ID 9328

1.0
Proofread, edit, and revise translated materials.

O*NET Task ID 9329

1.0
Check translations of technical terms and terminology to ensure that they are accurate and remain consistent throughout translation revisions.

O*NET Task ID 9330

1.0
Read written materials, such as legal documents, scientific works, or news reports, and rewrite material into specified languages.

O*NET Task ID 9331

1.0
Refer to reference materials, such as dictionaries, lexicons, encyclopedias, and computerized terminology banks, as needed to ensure translation accuracy.

O*NET Task ID 9332

1.0
Compile terminology and information to be used in translations, including technical terms such as those for legal or medical material.

O*NET Task ID 9333

1.0
Adapt translations to students' cognitive and grade levels, collaborating with educational team members as necessary.

O*NET Task ID 9334

1.0
Listen to speakers' statements to determine meanings and to prepare translations, using electronic listening systems as necessary.

O*NET Task ID 9335

1.0
Check original texts or confer with authors to ensure that translations retain the content, meaning, and feeling of the original material.

O*NET Task ID 9336

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

Occupation information

Cambios recientes que afectan a esta ocupación

mar 2026: New evergreen blog post: translators face highest disruption in arts/media. 68% automation risk, 74% exposure.

[Fuente: AI Changing Work Blog]