Escritores y Autores

Artes, Diseño, Entretenimiento y Medios

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

    0.246

    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

    0.55

    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 12% 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
Discuss with the client the product, advertising themes and methods, and any changes that should be made in advertising copy.

O*NET Task ID 22653

1.0
Present drafts and ideas to clients.

O*NET Task ID 22654

1.0
Vary language and tone of messages based on product and medium.

O*NET Task ID 22655

1.0
Write articles, bulletins, sales letters, speeches, and other related informative, marketing and promotional material.

O*NET Task ID 22657

1.0
Invent names for products and write the slogans that appear on packaging, brochures and other promotional material.

O*NET Task ID 22659

1.0
Collaborate with other writers on specific projects.

O*NET Task ID 22661

1.0
Edit or rewrite existing written material as necessary, and submit written material for approval by supervisor, editor, or publisher.

O*NET Task ID 22664

1.0
Follow appropriate procedures to get copyrights for completed work.

O*NET Task ID 22665

1.0
Plan project arrangements or outlines, and organize material accordingly.

O*NET Task ID 22666

1.0
Prepare works in appropriate format for publication, and send them to publishers or producers.

O*NET Task ID 22667

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: Research shows a 1:33 AI-to-labor substitution ratio in corporate spending, with content-heavy outsourcing most affected.

[Fuente: Stevens (2026) arXiv]

mar 2026: Brookings study reveals AI-exposed freelance writers face earnings decline, but long-form journalism, specialist writing, and narrative nonfiction remain harder for AI to replicate convincingly.

[Fuente: Brookings Institution (Hui & Reshef, 2025)]

mar 2026: Published evergreen blog post analyzing AI impact on writers and authors (68% exposure, 60% risk, mixed mode)

[Fuente: AI Changing Work Blog]