Caixas de Banco
Escritório e Suporte AdministrativoExposição à IA
- 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
0.023
0.000Intervalo dos valores aqui apresentados0.745Escala, base e fonte
Índice de exposição observada, 0–1 tal como publicado
Mapeado sobre tarefas O*NET
- Fonte dos dados: ILOPublicado: 2025
0.58
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
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, 5% atingem ou superam este valor.
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 25 tarefas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Compute financial fees, interest, and service charges.43-3071 | 0.0100100.0 | —0 |
Enter customers' transactions into computers to record transactions and issue computer-generated receipts.43-3071 | 0.00000.0 | 0.010050.0 |
Answer telephones and assist customers with their questions. | —0 | 0.010050.0 |
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 | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Balance currency, coin, and checks in cash drawers at ends of shifts and calculate daily transactions, using computers, calculators, or adding machines.O*NET Task ID 2549 | 1.0 |
Enter customers' transactions into computers to record transactions and issue computer-generated receipts.O*NET Task ID 2553 | 1.0 |
Identify transaction mistakes when debits and credits do not balance.O*NET Task ID 2555 | 1.0 |
Perform clerical tasks, such as typing, filing, and microfilm photography.O*NET Task ID 2562 | 1.0 |
Compute financial fees, interest, and service charges.O*NET Task ID 2570 | 1.0 |
Compose, type, and mail customer statements and other correspondence related to issues such as discrepancies and outstanding unpaid items.O*NET Task ID 2572 | 1.0 |
Issue checks to bond owners in settlement of transactions.O*NET Task ID 2573 | 1.0 |
Inform customers about foreign currency regulations and compute transaction fees for currency exchanges.O*NET Task ID 2574 | 1.0 |
Quote unit exchange rates, following daily international rate sheets or computer displays.O*NET Task ID 2575 | 1.0 |
Prepare work schedules for staff.O*NET Task ID 2576 | 1.0 |
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