Engenheiros Biomédicos

Ciências da Vida, Físicas e Sociais

Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08

    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: 2026-03

    0.133

    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

    0.30

    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, 67% 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

Apenas tarefas expostas

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
Adapt or design computer hardware or software for medical science uses.

O*NET Task ID 8979

1.0
Write documents describing protocols, policies, standards for use, maintenance, and repair of medical equipment.

O*NET Task ID 18604

1.0
Collaborate with manufacturing or quality assurance staff to prepare product specification or safety sheets, standard operating procedures, user manuals, or qualification and validation reports.

O*NET Task ID 21840

1.0
Design or develop medical diagnostic or clinical instrumentation, equipment, or procedures, using the principles of engineering and biobehavioral sciences.

O*NET Task ID 21847

1.0
Develop statistical models or simulations, using statistical or modeling software.

O*NET Task ID 21851

1.0
Maintain databases of experiment characteristics or results.

O*NET Task ID 21853

1.0
Prepare technical reports, data summary documents, or research articles for scientific publication, regulatory submissions, or patent applications.

O*NET Task ID 21856

1.0
Evaluate the safety, efficiency, and effectiveness of biomedical equipment.

O*NET Task ID 8968

0.5
Advise hospital administrators on the planning, acquisition, and use of medical equipment.

O*NET Task ID 8970

0.5
Research new materials to be used for products, such as implanted artificial organs.

O*NET Task ID 8972

0.5
Conduct training or in-services to educate clinicians and other personnel on proper use of equipment.

O*NET Task ID 18603

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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Informação ocupacional