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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

Ver 19 tarefas ocultas
TaskClaude.aiRaw / share %APIRaw / share %
Develop, implement, modify, and document recordkeeping and accounting systems, making use of current computer technology.

13-2011

0.045723.80.042723.2
Analyze business operations, trends, costs, revenues, financial commitments, and obligations to project future revenues and expenses or to provide advice.

13-2011

0.045723.80.01226.6
Prepare, analyze, and verify annual reports, financial statements, and other records, using accepted accounting and statistical procedures to assess financial condition and facilitate financial planning.

13-2011

0.01618.40.020511.1
Prepare, examine, or analyze accounting records, financial statements, or other financial reports to assess accuracy, completeness, and conformance to reporting and procedural standards.

13-2011

0.01437.50.01387.5
Produce up-to-the-minute information, using internal computer systems, to allow management to base decisions on actual, not historical, data.

13-2011

0.01135.90.032717.8
Prepare forms and manuals for accounting and bookkeeping personnel and direct their work activities.

13-2011

0.01065.50
Review data about material assets, net worth, liabilities, capital stock, surplus, income, and expenditures.

13-2011

0.00944.90.01598.6
Prepare detailed reports on audit findings.

13-2011

0.00904.70.00241.3
Appraise, evaluate, and inventory real property and equipment, recording information such as the description, value, and location of property.

13-2011

0.00673.50.01065.8
Develop, maintain, and analyze budgets, preparing periodic reports that compare budgeted costs to actual costs.

13-2011

0.00673.50.00402.2

Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, 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]