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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

    0.310

    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

    0.49

    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, 21% 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
Check figures, postings, and documents for correct entry, mathematical accuracy, and proper codes.

O*NET Task ID 2486

1.0
Operate computers programmed with accounting software to record, store, and analyze information.

O*NET Task ID 2487

1.0
Debit, credit, and total accounts on computer spreadsheets and databases, using specialized accounting software.

O*NET Task ID 2489

1.0
Classify, record, and summarize numerical and financial data to compile and keep financial records, using journals and ledgers or computers.

O*NET Task ID 2490

1.0
Code documents according to company procedures.

O*NET Task ID 2493

1.0
Operate 10-key calculators, typewriters, and copy machines to perform calculations and produce documents.

O*NET Task ID 2495

1.0
Perform financial calculations, such as amounts due, interest charges, balances, discounts, equity, and principal.

O*NET Task ID 2497

1.0
Perform general office duties, such as filing, answering telephones, and handling routine correspondence.

O*NET Task ID 2498

1.0
Calculate and prepare checks for utilities, taxes, and other payments.

O*NET Task ID 2501

1.0
Compare computer printouts to manually maintained journals to determine if they match.

O*NET Task ID 2502

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

Occupation information

Alterações recentes que afetam esta ocupação

abr. de 2026: Bookkeeping clerks classified in office/administrative high-risk segment by OpenAI framework — repetitive structured ledger and reconciliation work.

[Fonte: OpenAI Jobs Transition Framework, April 2026]

mar. de 2026: Brookings retraining analysis: workers displaced by AI from clerical roles face challenging transitions. TAA participants remained underemployed even 4 years after job loss.

[Fonte: Brookings Institution]

mar. de 2026: AI Layoff Trap research highlights bookkeeping as especially vulnerable to over-automation due to highly structured task composition in competitive markets.

[Fonte: Falk & Tsoukalas (2026), The AI Layoff Trap]