Ajustadores e Examinadores de Sinistros
Negócios e FinançasExposição à IA
- Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08
Muito 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
0.082
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
0.45
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, 25% 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 27 tarefas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Negotiate claim settlements or recommend litigation when settlement cannot be negotiated.13-1031 | 0.0100100.0 | 0.00000.0 |
Verify and analyze data used in settling claims to ensure that claims are valid and that settlements are made according to company practices and procedures. | —0 | 0.0100100.0 |
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 |
|---|---|
Enter claim payments, reserves and new claims on computer system, inputting concise yet sufficient file documentation.O*NET Task ID 21429 | 1.0 |
Communicate with reinsurance brokers to obtain information necessary for processing claims.O*NET Task ID 21440 | 1.0 |
Prepare reports to be submitted to company's data processing department.O*NET Task ID 21441 | 1.0 |
Examine claims forms and other records to determine insurance coverage.O*NET Task ID 21417 | 0.5 |
Analyze information gathered by investigation and report findings and recommendations.O*NET Task ID 21418 | 0.5 |
Review police reports, medical treatment records, medical bills, or physical property damage to determine the extent of liability.O*NET Task ID 21419 | 0.5 |
Investigate and assess damage to property and create or review property damage estimates.O*NET Task ID 21420 | 0.5 |
Interview or correspond with agents and claimants to correct errors or omissions and to investigate questionable claims.O*NET Task ID 21421 | 0.5 |
Interview or correspond with claimants, witnesses, police, physicians, or other relevant parties to determine claim settlement, denial, or review.O*NET Task ID 21422 | 0.5 |
Investigate, evaluate, and settle claims, applying technical knowledge and human relations skills to effect fair and prompt disposal of cases and to contribute to a reduced loss ratio.O*NET Task ID 21423 | 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