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Exposition à l'IA

  • Source des données: BLSPublié: 2026-08

    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: 2026-03

    0.173

    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: 2025

    0.39

    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, 44% 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 2 tâches masquées

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
Prepare budgets and submit estimates for program costs as part of campaign plan development.

O*NET Task ID 3223

0.5
Plan and prepare advertising and promotional material to increase sales of products or services, working with customers, company officials, sales departments, and advertising agencies.

O*NET Task ID 3224

0.5
Inspect layouts and advertising copy, and edit scripts, audio, video, and other promotional material for adherence to specifications.

O*NET Task ID 3226

0.5
Coordinate activities of departments, such as sales, graphic arts, media, finance, and research.

O*NET Task ID 3227

0.5
Prepare and negotiate advertising and sales contracts.

O*NET Task ID 3228

0.5
Identify and develop contacts for promotional campaigns and industry programs that meet identified buyer targets, such as dealers, distributors, or consumers.

O*NET Task ID 3229

0.5
Confer with department heads or staff to discuss topics such as contracts, selection of advertising media, or product to be advertised.

O*NET Task ID 3231

0.5
Monitor and analyze sales promotion results to determine cost effectiveness of promotion campaigns.

O*NET Task ID 3233

0.5
Read trade journals and professional literature to stay informed on trends, innovations, and changes that affect media planning.

O*NET Task ID 3234

0.5
Formulate plans to extend business with established accounts and to transact business as agent for advertising accounts.

O*NET Task ID 3235

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

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