Conductores de Camiones Pesados
Transporte y Movimiento de MaterialesExposición a la IA
- Fuente de datos: BLSPublicado: '26.08
Moderado· 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
0.000
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
0.24
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 79% 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 29 tareas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Plan or adjust routes based on changing conditions, using computer equipment, global positioning systems (GPS) equipment, or other navigation devices to minimize fuel consumption and carbon emissions.53-3032 | 0.010858.3 |
Read and interpret maps to determine vehicle routes.53-3032 | 0.007741.7 |
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 |
|---|---|
Maintain logs of working hours or of vehicle service or repair status, following applicable state and federal regulations.O*NET Task ID 10637 | 1.0 |
Read bills of lading to determine assignment details.O*NET Task ID 10643 | 1.0 |
Report vehicle defects, accidents, traffic violations, or damage to the vehicles.O*NET Task ID 10644 | 1.0 |
Check all load-related documentation for completeness and accuracy.O*NET Task ID 20693 | 1.0 |
Operate equipment, such as truck cab computers, CB radios, phones, or global positioning systems (GPS) equipment to exchange necessary information with bases, supervisors, or other drivers.O*NET Task ID 20695 | 1.0 |
Read and interpret maps to determine vehicle routes.O*NET Task ID 10645 | 0.5 |
Collect delivery instructions from appropriate sources, verifying instructions and routes.O*NET Task ID 10647 | 0.5 |
Check conditions of trailers after contents have been unloaded to ensure that there has been no damage.O*NET Task ID 10650 | 0.5 |
Inventory and inspect goods to be moved to determine quantities and conditions.O*NET Task ID 10655 | 0.5 |
Plan or adjust routes based on changing conditions, using computer equipment, global positioning systems (GPS) equipment, or other navigation devices, to minimize fuel consumption and carbon emissions.O*NET Task ID 19923 | 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
Occupation information
Cambios recientes que afectan a esta ocupación
abr 2026: Transportation sector saw 32,241 Q1 2026 cuts — 703% increase YoY. Autonomous vehicle testing and AI logistics optimization driving displacement. AI was #1 March cut reason.
[Fuente: Challenger March 2026]mar 2026: Challenger: transportation sector 31,702 cuts YTD (+872% YoY), largest sectoral increase in 2026.
[Fuente: Challenger Gray Feb 2026 Report]