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Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08

    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

    0.092

    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

    0.37

    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, 53% 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 2 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
Prepare actors for auditions by providing scripts and information about roles and casting requirements.

O*NET Task ID 11020

1.0
Review performer information, such as photos, resumes, voice tapes, videos, and union membership, to decide whom to audition for parts.

O*NET Task ID 11015

0.5
Read scripts and confer with producers to determine the types and numbers of performers required for a given production.

O*NET Task ID 11016

0.5
Select performers for roles or submit lists of suitable performers to producers or directors for final selection.

O*NET Task ID 11017

0.5
Audition and interview performers to match their attributes to specific roles or to increase the pool of available acting talent.

O*NET Task ID 11018

0.5
Maintain talent files that include information such as performers' specialties, past performances, and availability.

O*NET Task ID 11019

0.5
Serve as liaisons between directors, actors, and agents.

O*NET Task ID 11021

0.5
Attend or view productions to maintain knowledge of available actors.

O*NET Task ID 11022

0.5
Negotiate contract agreements with performers, with agents, or between performers and agents or production companies.

O*NET Task ID 11023

0.5
Contact agents and actors to provide notification of audition and performance opportunities and to set up audition times.

O*NET Task ID 11024

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