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Gestion

Exposition à l'IA

  • Source des données: BLSPublié: '26.08

    Très élevée· relative

    FaibleQuatre bandes relativesTrès élevée

    Valeur par groupe professionnel

    Échelle, base et source

    Quatre bandes relatives (Faible / Modérée / Élevée / Très élevée)

    831 métiers détaillés du tableau des projections d'emploi du BLS. La valeur est attribuée par code de la National Employment Matrix (NEM), si bien que les métiers partageant un code NEM reçoivent la même bande

    Jeu de données source (téléchargement XLSX)

  • Source des données: AnthropicPublié: '26.03

    0.320

    0.000Étendue des valeurs présentées ici0.745
    Échelle, base et source

    Indice d'exposition observée, 0–1 tel que publié

    Rapporté aux tâches O*NET

    Jeu de données source

  • Source des données: ILOPublié: '25

    0.41

    0.09Étendue des valeurs présentées ici0.70

    Valeur par groupe professionnel

    Échelle, base et source

    Indice d'exposition à l'IA générative, 0–1 tel que publié

    Groupe de base CITP-08 — tous les métiers partageant le code reçoivent cette valeur

    Calculé par ce site, non publié par l'OIT : sur les 1 012 professions que ce site relie au jeu de données de l'OIT, 36% atteignent ou dépassent cette valeur.

    Jeu de données source

Quelle est la nature de la valeur publiée par cette source

La catégorie BLS est un rang relatif et non un niveau absolu, et ce n'est pas une mesure de première main : elle regroupe en quatre bandes les rangs centiles du métier dans plusieurs études publiées. Ce n'est ni une prévision d'emploi ou de salaire, ni une probabilité d'adoption, et elle ne distingue pas automatisation et augmentation.

Task-level exposure

Afficher 1 tâche masquée

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
Compile lists describing product or service offerings.

O*NET Task ID 957

1.0
Develop pricing strategies, balancing firm objectives and customer satisfaction.

O*NET Task ID 950

0.5
Identify, develop, or evaluate marketing strategy, based on knowledge of establishment objectives, market characteristics, and cost and markup factors.

O*NET Task ID 951

0.5
Evaluate the financial aspects of product development, such as budgets, expenditures, research and development appropriations, or return-on-investment and profit-loss projections.

O*NET Task ID 952

0.5
Negotiate contracts with vendors or distributors to manage product distribution, establishing distribution networks or developing distribution strategies.

O*NET Task ID 955

0.5
Consult with product development personnel on product specifications, such as design, color, or packaging.

O*NET Task ID 956

0.5
Use sales forecasting or strategic planning to ensure the sale and profitability of products, lines, or services, analyzing business developments and monitoring market trends.

O*NET Task ID 958

0.5
Select products or accessories to be displayed at trade or special production shows.

O*NET Task ID 959

0.5
Confer with legal staff to resolve problems, such as copyright infringement or royalty sharing with outside producers or distributors.

O*NET Task ID 960

0.5
Coordinate or participate in promotional activities or trade shows, working with developers, advertisers, or production managers, to market products or services.

O*NET Task ID 961

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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information

Évolutions récentes concernant ce métier

mars 2026: Stanford-Harvard study shows marketing specialists (adjacent domain) benefit nearly as much as experts from AI assistance. Conceptualization: 3.04→4.18 with AI. Writing: 3.92 with AI, near expert level (3.96).

[Source: HBR — Gen AI Won't Make Your Employees Experts (Mar 2026)]