Precision Agriculture Technicians
Life, Physical, and Social Science Occupations- Código O*NET-SOC
- 19-4012.01
Apply geospatial technologies, including geographic information systems (GIS) and Global Positioning System (GPS), to agricultural production or management activities, such as pest scouting, site-specific pesticide application, yield mapping, or variable-rate irrigation. May use computers to develop or analyze maps or remote sensing images to compare physical topography with data on soils, fertilizer, pests, or weather.
- Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08
Alto· relativa
BaixoQuatro faixas relativasMuito altoValor por grupo ocupacional
Escala, base e fonte
Quatro faixas relativas (Baixo / Moderado / Alto / Muito alto)
831 ocupações detalhadas da tabela de projeções de emprego do BLS. O valor é atribuído por código da National Employment Matrix (NEM), pelo que as ocupações que partilham um código NEM recebem a mesma banda
- Fonte dos dados: AnthropicPublicado: 2026-03
0,006
0,000Intervalo dos valores aqui apresentados0,745Valor por grupo ocupacional
Escala, base e fonte
Índice de exposição observada, 0–1 tal como publicado
Mapeado sobre tarefas O*NET
Publicado por ocupação SOC 2018; toda ocupação O*NET com o mesmo código SOC 2018 recebe este valor
- Fonte dos dados: ILOPublicado: 2025
0,26
0,09Intervalo dos valores aqui apresentados0,70Valor por grupo ocupacional
Escala, base e fonte
Índice de exposição à IA generativa, 0–1 tal como publicado
Publicado por grupo de base ISCO-08. Ligado a esta ocupação, total ou parcialmente, aplicando tal como publicadas as tabelas de correspondência do U.S. Bureau of Labor Statistics (ISCO-08 para SOC 2010, SOC 2010 para SOC 2018)
Que tipo de valor esta fonte publica
A categoria de BLS é uma posição relativa, não um nível absoluto, e também não é uma medição de primeira mão: agrupa em quatro faixas as posições percentis da ocupação em vários estudos publicados. Não é uma previsão de emprego ou de salários, não é uma probabilidade de adoção e não distingue automação de aumento.
Task-level exposure
Apenas tarefas expostas22 tarefas avaliadas · 20 tarefas com β ≥ 0,5 (90,9%)
β = exposição direta (E1) + 0,5 × exposição com ferramentas disponíveis (E2), segundo a definição do repositório de origem.
- Unidade de origem: tarefas do O*NET 27.2 → código de ocupação do O*NET 31.0
- Todas as tarefas pontuadas constam da lista de tarefas do O*NET 31.0.
- Fonte
- OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
- Versão
- gh-main-0471612
- Licença
- MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI
Tarefas da ocupação O*NET-SOC 2010 19-4099.02 Precision Agriculture Technicians, que vinculamos a esta ocupação por meio da tabela de correspondência oficial O*NET-SOC 2010 para 2019
| Task (O*NET 20.1) | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Document and maintain records of precision agriculture information.19-4099.02 | 0.003942.9 |
Participate in efforts to advance precision agriculture technology, such as developing advanced weed identification or automated spot spraying systems.19-4099.02 | 0.002730.0 |
Identify spatial coordinates, using remote sensing and Global Positioning System (GPS) data.19-4099.02 | 0.002527.1 |
| Not observed on any surface — 20 task(s) — These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states. | |
Program farm equipment, such as variable-rate planting equipment or pesticide sprayers, based on input from crop scouting and analysis of field condition variability. | —0 |
Compare crop yield maps with maps of soil test data, chemical application patterns, or other information to develop site-specific crop management plans. | —0 |
Install, calibrate, or maintain sensors, mechanical controls, GPS-based vehicle guidance systems, or computer settings. | —0 |
Collect information about soil or field attributes, yield data, or field boundaries, using field data recorders and basic geographic information systems (GIS). | —0 |
Demonstrate the uses and applications of geospatial technology, such as Global Positioning System (GPS), geographic information systems (GIS), automatic tractor guidance systems, variable rate chemical input applicators, surveying equipment, and computer mapping software. | —0 |
Divide agricultural fields into georeferenced zones, based on soil characteristics and production potentials. | —0 |
Compile and analyze geospatial data to determine agricultural implications of factors such as soil quality, terrain, field productivity, fertilizers, and weather conditions. | —0 |
Develop soil sampling grids or identify sampling sites, using geospatial technology, for soil testing on characteristics such as nitrogen, phosphorus, and potassium content, pH, and micronutrients. | —0 |
Identify areas in need of pesticide treatment by analyzing geospatial data to determine insect movement and damage patterns. | —0 |
Recommend best crop varieties or seeding rates for specific field areas, based on analysis of geospatial data. | —0 |
Create, layer, and analyze maps showing precision agricultural data, such as crop yields, soil characteristics, input applications, terrain, drainage patterns, or field management history. | —0 |
Contact equipment manufacturers for technical assistance, as needed. | —0 |
Prepare reports summarizing field productivity and profitability in graphical or tabular form. | —0 |
Process and analyze data from harvester monitors to develop yield maps. | —0 |
Analyze remote sensing imagery to identify relationships between soil quality, crop canopy densities, light reflectance, and weather history. | —0 |
Apply knowledge of government regulations when making agricultural recommendations. | —0 |
Draw or read maps, such as soil, contour, or plat maps. | —0 |
Advise farmers on upgrading Global Positioning System (GPS) equipment to take advantage of newly installed advanced satellite technology. | —0 |
Apply precision agriculture information to specifically reduce the negative environmental impacts of farming practices. | —0 |
Provide advice on the development or application of better boomspray technology to limit the overapplication of chemicals and to reduce the migration of chemicals to areas other than the fields being treated. | —0 |
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 (O*NET 27.2) | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Contact equipment manufacturers for technical assistance, as needed.O*NET Task ID 18290 | 1.0 |
Document and maintain records of precision agriculture information.O*NET Task ID 18295 | 1.0 |
Program farm equipment, such as variable-rate planting equipment or pesticide sprayers, based on input from crop scouting and analysis of field condition variability.O*NET Task ID 18278 | 0.5 |
Compare crop yield maps with maps of soil test data, chemical application patterns, or other information to develop site-specific crop management plans.O*NET Task ID 18279 | 0.5 |
Collect information about soil or field attributes, yield data, or field boundaries, using field data recorders and basic geographic information systems (GIS).O*NET Task ID 18281 | 0.5 |
Identify spatial coordinates, using remote sensing and Global Positioning System (GPS) data.O*NET Task ID 18282 | 0.5 |
Divide agricultural fields into georeferenced zones, based on soil characteristics and production potentials.O*NET Task ID 18284 | 0.5 |
Identify areas in need of pesticide treatment by analyzing geospatial data to determine insect movement and damage patterns.O*NET Task ID 18287 | 0.5 |
Recommend best crop varieties or seeding rates for specific field areas, based on analysis of geospatial data.O*NET Task ID 18288 | 0.5 |
Create, layer, and analyze maps showing precision agricultural data, such as crop yields, soil characteristics, input applications, terrain, drainage patterns, or field management history.O*NET Task ID 18289 | 0.5 |
Analyze remote sensing imagery to identify relationships between soil quality, crop canopy densities, light reflectance, and weather history.O*NET Task ID 18293 | 0.5 |
Draw or read maps, such as soil, contour, or plat maps.O*NET Task ID 18296 | 0.5 |
Advise farmers on upgrading Global Positioning System (GPS) equipment to take advantage of newly installed advanced satellite technology.O*NET Task ID 19800 | 0.5 |
Apply precision agriculture information to specifically reduce the negative environmental impacts of farming practices.O*NET Task ID 19801 | 0.5 |
Participate in efforts to advance precision agriculture technology, such as developing advanced weed identification or automated spot spraying systems.O*NET Task ID 19802 | 0.5 |
Provide advice on the development or application of better boom-spray technology to limit the overapplication of chemicals and to reduce the migration of chemicals beyond the fields being treated.O*NET Task ID 19803 | 0.5 |
Use geospatial technology to develop soil sampling grids or identify sampling sites for testing characteristics such as nitrogen, phosphorus, or potassium content, pH, or micronutrients.O*NET Task ID 20872 | 0.5 |
Analyze data from harvester monitors to develop yield maps.O*NET Task ID 20874 | 0.5 |
Analyze geospatial data to determine agricultural implications of factors such as soil quality, terrain, field productivity, fertilizers, or weather conditions.O*NET Task ID 20875 | 0.5 |
Prepare reports in graphical or tabular form, summarizing field productivity or profitability.O*NET Task ID 20876 | 0.5 |
Install, calibrate, or maintain sensors, mechanical controls, GPS-based vehicle guidance systems, or computer settings.O*NET Task ID 18280 | 0.0 |
Demonstrate the applications of geospatial technology, such as Global Positioning System (GPS), geographic information systems (GIS), automatic tractor guidance systems, variable rate chemical input applicators, surveying equipment, or computer mapping software.O*NET Task ID 20873 | 0.0 |
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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
Todas as tarefas do O*NET 31.0 (22)
Todas as tarefas do O*NET 31.0 desta ocupação (em inglês, como publicadas; tipo de tarefa principal ou complementar). Os valores de exposição não constam desta lista; estão na tabela acima, ao lado de cada tarefa na redação da versão do O*NET usada por cada fonte.
| Tarefa (O*NET 31.0) | Tipo |
|---|---|
| Program farm equipment, such as variable-rate planting equipment or pesticide sprayers, based on input from crop scouting and analysis of field condition variability. | Principal |
| Compare crop yield maps with maps of soil test data, chemical application patterns, or other information to develop site-specific crop management plans. | Principal |
| Install, calibrate, or maintain sensors, mechanical controls, GPS-based vehicle guidance systems, or computer settings. | Principal |
| Collect information about soil or field attributes, yield data, or field boundaries, using field data recorders and basic geographic information systems (GIS). | Principal |
| Identify spatial coordinates, using remote sensing and Global Positioning System (GPS) data. | Principal |
| Divide agricultural fields into georeferenced zones, based on soil characteristics and production potentials. | Principal |
| Identify areas in need of pesticide treatment by analyzing geospatial data to determine insect movement and damage patterns. | Principal |
| Recommend best crop varieties or seeding rates for specific field areas, based on analysis of geospatial data. | Principal |
| Create, layer, and analyze maps showing precision agricultural data, such as crop yields, soil characteristics, input applications, terrain, drainage patterns, or field management history. | Principal |
| Contact equipment manufacturers for technical assistance, as needed. | Principal |
| Analyze remote sensing imagery to identify relationships between soil quality, crop canopy densities, light reflectance, and weather history. | Principal |
| Document and maintain records of precision agriculture information. | Principal |
| Draw or read maps, such as soil, contour, or plat maps. | Principal |
| Advise farmers on upgrading Global Positioning System (GPS) equipment to take advantage of newly installed advanced satellite technology. | Principal |
| Apply precision agriculture information to specifically reduce the negative environmental impacts of farming practices. | Principal |
| Participate in efforts to advance precision agriculture technology, such as developing advanced weed identification or automated spot spraying systems. | Principal |
| Provide advice on the development or application of better boom-spray technology to limit the overapplication of chemicals and to reduce the migration of chemicals beyond the fields being treated. | Principal |
| Use geospatial technology to develop soil sampling grids or identify sampling sites for testing characteristics such as nitrogen, phosphorus, or potassium content, pH, or micronutrients. | Principal |
| Demonstrate the applications of geospatial technology, such as Global Positioning System (GPS), geographic information systems (GIS), automatic tractor guidance systems, variable rate chemical input applicators, surveying equipment, or computer mapping software. | Principal |
| Analyze data from harvester monitors to develop yield maps. | Principal |
| Analyze geospatial data to determine agricultural implications of factors such as soil quality, terrain, field productivity, fertilizers, or weather conditions. | Principal |
| Prepare reports in graphical or tabular form, summarizing field productivity or profitability. | Principal |
0,35/ 3· Índice de exposição a robôs
Escala, base e fonte
Cada tarefa física recebe uma nota de 0 a 3 conforme o ambiente em que robôs já implantados, vendidos ou demonstrados poderiam realizá-la (0 nenhum · 1 ambientes feitos para robôs, como uma célula de máquinas cercada ou uma linha de engarrafamento · 2 instalações estruturadas, como uma farmácia hospitalar ou um porto de contêineres · 3 ambientes não estruturados, como uma residência particular ou um canteiro de obras), e as notas são promediadas pela parcela do tempo de trabalho
Tarefas físicas entre as tarefas O*NET 29.3 desta ocupação
A Anthropic estimou as notas e as parcelas de tempo com o Claude Opus 5 usando pesquisa na web (situação em 2026).
O índice de exposição a robôs é uma medida diferente dos números de exposição à IA deste site e não pode ser somado a eles nem comparado com eles. Não mede a adoção real nem o custo, e 0 também abrange ocupações sem tarefas físicas.
Nota de cada tarefa física
Níveis de ambiente robótico (E0–E3)
E0 nenhumDetalhes
Avaliada como não realizável por robôs que foram implantados, vendidos ou demonstrados, nem mesmo em um ambiente feito para robôs
E1 ambientes feitos para robôsDetalhes
Avaliada como realizável em um ambiente construído em torno da máquina, como uma célula de máquinas cercada ou uma linha de engarrafamento
E2 instalações estruturadasDetalhes
Avaliada como realizável em uma instalação de trabalho de pessoas que uma instituição mantém em um padrão de trabalho, como uma farmácia hospitalar ou um porto de contêineres
E3 ambientes não estruturadosDetalhes
Avaliada como realizável em um ambiente que nenhuma instituição mantém em um padrão de trabalho, como uma residência particular ou um canteiro de obras
Apenas as tarefas classificadas como físicas são listadas; as demais tarefas não têm nível na fonte.
| Tarefa (O*NET 29.3) | Nível de ambiente robótico |
|---|---|
| Install, calibrate, or maintain sensors, mechanical controls, GPS-based vehicle guidance systems, or computer settings. | E0 nenhum |
| Collect information about soil or field attributes, yield data, or field boundaries, using field data recorders and basic geographic information systems (GIS). | E3 ambientes não estruturados |
| Participate in efforts to advance precision agriculture technology, such as developing advanced weed identification or automated spot spraying systems. | E3 ambientes não estruturados |
| Demonstrate the applications of geospatial technology, such as Global Positioning System (GPS), geographic information systems (GIS), automatic tractor guidance systems, variable rate chemical input applicators, surveying equipment, or computer mapping software. | E0 nenhum |
Informação ocupacional
Perspetivas de emprego (BLS)
Valores de todo o grupo SOC 19-4012 (Agricultural technicians), não apenas desta ocupação O*NET.
- Emprego, 2025
- 20K
- Emprego projetado, 2035
- 21K
- Variação (2025–35)
- +5,4%
- Salário anual mediano, 2025
- $49.630
- Escolaridade habitual para ingresso
- Associate's degree
Ligações à classificação coreana (KSCO)
Ligações da versão atual de Korea Occupation Direct Crosswalk v1.1, elaborado pela AI Changing Work. Os valores de relação são lidos a partir da ocupação O*NET-SOC.
| Código KSCO | Nome KSCO | Relação | Estado |
|---|---|---|---|
| 21321 | 농업 시험원 | Relacionada, não correspondente | confirmado |
Definições de relação e estado(kr-direct v1.1)
Descrição ocupacional da OIT
A AI Changing Work vincula a esta ocupação os grupos de base da ISCO-08 abaixo aplicando, tal como publicadas, as tabelas de correspondência do Bureau of Labor Statistics dos EUA (BLS) (SOC 2018 para SOC 2010, SOC 2010 para ISCO-08), sem seleção caso a caso; cada vínculo pode ser total ou parcial.
- ISCO-08 3142Agricultural Technicians
Técnicos agrícolas e da produção animal
Fonte: European Commission, DG EMPL — ESCO API 2026-08-08 (bridge v1.2.1)
Licença: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
A definição, as tarefas e os exemplos abaixo são a descrição da OIT para esse grupo de base, não para esta ocupação.
Agricultural technicians perform tests and experiments, and provide technical and scientific support to agricultural scientists, farmers and farm managers.
Tarefas
- (a) preparing materials and equipment for experiments, tests and analyses;
- (b) collecting and preparing specimens such as soils, plant or animal cells, tissues or parts or animal organs for experiments, tests and analyses;
- (c) assisting with and performing experiments, tests and analyses applying methods and techniques such as microscopy, histochemistry, chromatography, electrophoresis and spectroscopy;
- (d) identifying pathogenic micro-organisms and insects, parasites, fungi and weeds harmful to crops and livestock, and assisting in devising methods of control;
- (e) analysing produce to set and maintain standards of quality;
- (f) conducting or supervising operational programmes such as fish hatchery, greenhouse and livestock production programmes;
- (g) analysing samples of seeds for quality, purity and germination rating;
- (h) collecting data and estimating quantities and costs of materials and labour required for projects;
- (i) organizing maintenance and repairs of research equipment.
Ocupações de exemplo
Dairy Technician · Field Crop Technician · Herd Tester · Horticultural Technician · Poultry Technician
Sources: ILO ISCO-08 — details: Credits
Vocabulário ocupacional ESCO
Cada entrada abaixo está associada a esta ocupação no ESCO-O*NET Crosswalk publicado (versão 1, 2022). Os tipos de correspondência são os dessa tabela; a redação é da AI Changing Work.
- Engenheiro agrónomo/Engenheira agrónomaESCO 2144.1.2Sobrepõem-se, não são iguais
Os engenheiros agrónomos intervêm numa série de matérias no domínio da agricultura, em combinação com conceitos de engenharia. Concebem e desenvolvem máquinas e equipamentos para uma exploração eficiente e sustentável do solo. Aconselham sobre a utilização de recursos em explorações agrícolas, nomeadamente a utilização de água e de solo, os métodos de colheita e a gestão dos resíduos.
- Investigador de agronomia/Investigadora de agronomiaESCO 2132.1Sobrepõem-se, não são iguais
Os investigadores de agronomia investigam e estudam os solos, os animais e as plantas, com o objetivo de melhorar os processos agrícolas, a qualidade dos produtos agrícolas ou o impacto dos processos agrícolas no ambiente. Planificam e implementam projetos como projetos de desenvolvimento em nome de clientes ou instituições.
Fonte: European Commission, DG EMPL — ESCO API 2026-08-08 (bridge v1.2.1)
Licença: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
ESCO reuse terms and the modification notice are in Credits.
Ligações à classificação francesa (ROME)
Ligações entre esta ocupação e fichas ROME 4.0, estabelecidas pela AI Changing Work com modelos de IA. As relações leem-se do lado desta ocupação. As ligações marcadas como «provisório» foram adotadas apenas com base nos julgamentos de dois avaliadores da mesma família de modelos (Claude), ou por uma regra do operador aplicada a esses julgamentos, pelo que se apoiam em evidências mais fracas do que as ligações confirmadas.
| Código ROME | Designação ROME (francês) | Relação |
|---|---|---|
| A1301 | Technicien / Technicienne en agriculture | Relacionada, não correspondente |
| A1304 | Conseiller / Conseillère technique agricole | Relacionada, não correspondente |
| M1895 | Géomaticien / Géomaticienne | Relacionada, não correspondente |
Source: France Travail — Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois (ROME 4.0), version 61, last updated 15 June 2026 (https://www.data.gouv.fr/datasets/repertoire-operationnel-des-metiers-et-des-emplois-rome). Licence Ouverte 2.0.
ROME codes and titles are reproduced unchanged; the links to O*NET-SOC occupations are AI Changing Work's own judgment and are not a France Travail correspondence.
(AI Changing Work link release: fr-direct v1)
Ligações à classificação espanhola (CNO-11)
Ligações entre esta ocupação e ocupações CNO-11, estabelecidas pela AI Changing Work com modelos de IA. As relações leem-se do lado desta ocupação.
| Código CNO-11 | Designação CNO-11 (espanhol) | Relação |
|---|---|---|
| 2424 | Ingenieros técnicos agrícolas | Relacionada, não correspondente |
| 3142 | Técnicos agropecuarios | Relacionada, não correspondente |
Source: Instituto Nacional de Estadística (INE), National Classification of Occupations 2011 (CNO-11, Royal Decree 1591/2010) — www.ine.es · Licensed CC BY 4.0. CNO-11 codes and Spanish titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own judgment and are not an INE correspondence.
(AI Changing Work link release: es-direct v1)
Ligações à classificação alemã (KldB)
Ligações entre esta ocupação e ocupações KldB, estabelecidas pela AI Changing Work com modelos de IA. As relações leem-se do lado desta ocupação.
| Código KldB | Designação KldB (alemão) | Relação |
|---|---|---|
| 11113 | Berufe in der Landtechnik - komplexe Spezialistentätigkeiten | Relacionada, não correspondente |
| 11183 | Berufe in der Landwirtschaft (sonstige spezifische Tätigkeitsangabe) - komplexe Spezialistentätigkeiten | Relacionada, não correspondenteprovisório |
Source: © Statistik der Bundesagentur für Arbeit — Klassifikation der Berufe 2010 – überarbeitete Fassung 2020, https://statistik.arbeitsagentur.de. KldB codes and titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own mapping (eigene Zuordnung) and are not a Bundesagentur für Arbeit correspondence.
(AI Changing Work link release: de-direct v1)
Ligações à classificação japonesa (JSCO)
Ligações entre esta ocupação e ocupações JSCO, estabelecidas pela AI Changing Work com modelos de IA. As relações leem-se do lado desta ocupação.
| Código JSCO | Designação JSCO (japonês) | Relação |
|---|---|---|
| 061 | 農林水産技術者 | Esta ocupação é mais restrita |
Source: Ministry of Internal Affairs and Communications (MIC), Japan Standard Occupational Classification (Dec. 2009, MIC Notification No. 555). JSCO codes and Japanese titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own judgment and are not a MIC correspondence.
(AI Changing Work link release: jp-direct v1)
Fontes de dados e licenças desta página, e avisos de modificação e tradução da AI Changing Work: Créditos e fontes