Ajustadores e Examinadores de Sinistros

Negócios e Finanças

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

    0.082

    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

    0.45

    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, 25% 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
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
Attend mediations or trials.

O*NET Task ID 21443

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