Caixas
Vendas e MarketingExposição 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
0.085
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
0.39
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, 44% 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 22 tarefas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Answer customers' questions, and provide information on procedures or policies.41-2011 | 0.157568.5 |
Receive payment by cash, check, credit cards, vouchers, or automatic debits.41-2011 | 0.042918.6 |
Greet customers entering establishments.41-2011 | 0.02279.9 |
Assist customers by providing information and resolving their complaints.41-2011 | 0.00502.2 |
Compute and record totals of transactions.41-2011 | 0.00200.8 |
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 |
|---|---|
Calculate total payments received during a time period, and reconcile this with total sales.O*NET Task ID 2411 | 1.0 |
Compute and record totals of transactions.O*NET Task ID 2412 | 1.0 |
Keep periodic balance sheets of amounts and numbers of transactions.O*NET Task ID 2414 | 1.0 |
Compile and maintain non-monetary reports and records.O*NET Task ID 2421 | 1.0 |
Answer incoming phone calls.O*NET Task ID 21073 | 1.0 |
Answer customers' questions, and provide information on procedures or policies.O*NET Task ID 2408 | 0.5 |
Process merchandise returns and exchanges.O*NET Task ID 2417 | 0.5 |
Post charges against guests' or patients' accounts.O*NET Task ID 2423 | 0.5 |
Assist customers by providing information and resolving their complaints.O*NET Task ID 18765 | 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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page