Agentes de Viajes
Ventas y MarketingExposición a la IA
- Fuente de datos: BLSPublicado: '26.08
Muy 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: '26.03
0.405
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: '25
0.56
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 8% 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 2 tareas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Plan, describe, arrange, and sell itinerary tour packages and promotional travel incentives offered by various travel carriers.41-3041 | 0.021446.4 | 0.021142.3 |
Provide customer with brochures and publications containing travel information, such as local customs, points of interest, or foreign country regulations.41-3041 | 0.010322.3 | 0.005210.4 |
Converse with customer to determine destination, mode of transportation, travel dates, financial considerations, and accommodations required.41-3041 | 0.008819.1 | 0.015230.6 |
Compute cost of travel and accommodations, using calculator, computer, carrier tariff books, and hotel rate books, or quote package tour's costs.41-3041 | 0.00398.6 | 0.00234.7 |
Book transportation and hotel reservations, using computer terminal or telephone.41-3041 | 0.00173.6 | 0.006012.1 |
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 |
|---|---|
Print or request transportation carrier tickets, using computer printer system or system link to travel carrier.O*NET Task ID 743 | 1.0 |
Collect payment for transportation and accommodations from customer.O*NET Task ID 737 | 0.5 |
Converse with customer to determine destination, mode of transportation, travel dates, financial considerations, and accommodations required.O*NET Task ID 738 | 0.5 |
Compute cost of travel and accommodations, using calculator, computer, carrier tariff books, and hotel rate books, or quote package tour's costs.O*NET Task ID 739 | 0.5 |
Book transportation and hotel reservations, using computer or telephone.O*NET Task ID 740 | 0.5 |
Plan, describe, arrange, and sell itinerary tour packages and promotional travel incentives offered by various travel carriers.O*NET Task ID 741 | 0.5 |
Provide customer with brochures and publications containing travel information, such as local customs, points of interest, or foreign country regulations.O*NET Task ID 742 | 0.5 |
Record and maintain information on clients, vendors, and travel packages.O*NET Task ID 20900 | 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