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Serviços de Proteção

Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08

    Moderado· 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: 2026-03

    0.000

    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: 2025

    0.20

    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, 86% 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 12 tarefas ocultas

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
Check passengers' tickets to ensure that they are valid, and to determine whether passengers have designations that require special handling, such as providing photo identification.

O*NET Task ID 15332

0.5
Contact leads or supervisors to discuss objects of concern that are not on prohibited object lists.

O*NET Task ID 15335

0.5
Decide whether baggage that triggers alarms should be searched or should be allowed to pass through.

O*NET Task ID 15337

0.5
Inform other screeners when baggage should not be opened because it might contain explosives.

O*NET Task ID 15339

0.5
Inspect carry-on items, using x-ray viewing equipment, to determine whether items contain objects that warrant further investigation.

O*NET Task ID 15341

0.5
Inspect checked baggage for signs of tampering.

O*NET Task ID 15342

0.5
Locate suspicious bags pictured in printouts sent from remote monitoring areas, and set these bags aside for inspection.

O*NET Task ID 15343

0.5
Monitor passenger flow through screening checkpoints to ensure order and efficiency.

O*NET Task ID 15344

0.5
Record information about any baggage that sets off alarms in monitoring equipment.

O*NET Task ID 15347

0.5
Test baggage for any explosive materials, using equipment such as explosive detection machines or chemical swab systems.

O*NET Task ID 15350

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