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Negócios e Finanças

Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: '26.08

    Muito alto· relativa

    BaixoQuatro faixas relativasMuito alto

    Valor 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

    Conjunto de dados de origem (transferência XLSX)

  • Fonte dos dados: AnthropicPublicado: '26.03

    0.348

    0.000Intervalo dos valores aqui apresentados0.745
    Escala, base e fonte

    Índice de exposição observada, 0–1 tal como publicado

    Mapeado sobre tarefas O*NET

    Conjunto de dados de origem

  • Fonte dos dados: ILOPublicado: '25

    0.51

    0.09Intervalo dos valores aqui apresentados0.70

    Valor por grupo ocupacional

    Escala, base e fonte

    Índice de exposição à IA generativa, 0–1 tal como publicado

    Grupo de base CITP-08 — todas as ocupações com o mesmo código recebem este valor

    Calculado por este site, não publicado pela OIT: das 1.012 ocupações que este site liga ao conjunto de dados da OIT, 17% atingem ou superam este valor.

    Conjunto de dados de origem

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

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 detailed reports on audit findings.

O*NET Task ID 21505

1.0
Prepare adjusting journal entries.

O*NET Task ID 21515

1.0
Establish tables of accounts and assign entries to proper accounts.

O*NET Task ID 21517

1.0
Report to management about asset utilization and audit results, and recommend changes in operations and financial activities.

O*NET Task ID 21506

0.5
Collect and analyze data to detect deficient controls, duplicated effort, extravagance, fraud, or non-compliance with laws, regulations, and management policies.

O*NET Task ID 21507

0.5
Inspect account books and accounting systems for efficiency, effectiveness, and use of accepted accounting procedures to record transactions.

O*NET Task ID 21508

0.5
Supervise auditing of establishments, and determine scope of investigation required.

O*NET Task ID 21509

0.5
Confer with company officials about financial and regulatory matters.

O*NET Task ID 21510

0.5
Examine and evaluate financial and information systems, recommending controls to ensure system reliability and data integrity.

O*NET Task ID 21511

0.5
Inspect cash on hand, notes receivable and payable, negotiable securities, and canceled checks to confirm records are accurate.

O*NET Task ID 21512

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

Informação ocupacional

Alterações recentes que afetam esta ocupação

abr. de 2026: NBER survey of 6,000 executives: 69% use AI but 90% report zero employment impact. Executives predict -0.7% employment decline over next 3 years.

[Fonte: NBER Working Paper 34836]

mar. de 2026: Karpathy rates accountants 9/10 for AI exposure, among the highest-scoring occupations in his analysis of 342 US jobs.

[Fonte: Karpathy AI Exposure Score (Fortune)]

mar. de 2026: While the arXiv study focused primarily on computer/math occupations, accountants (AI exposure 73/100) face similar dynamics: structural changes in AI adoption preceded the ChatGPT era. Workers with AI fluency are better positioned regardless of occupation.

[Fonte: Frank et al. (2026) arXiv:2601.02554]