Coordenadores de Pesquisa Clinica
SaúdeExposição 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
0.061
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
0.40
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, 39% 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
Apenas tarefas expostasValues 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 |
|---|---|
Register protocol patients with appropriate statistical centers as required.O*NET Task ID 15584 | 1.0 |
Develop advertising and other informational materials to be used in subject recruitment.O*NET Task ID 15589 | 1.0 |
Prepare study-related documentation, such as protocol worksheets, procedural manuals, adverse event reports, institutional review board documents, or progress reports.O*NET Task ID 15595 | 1.0 |
Maintain contact with sponsors to schedule and coordinate site visits or to answer questions about issues such as incomplete data.O*NET Task ID 15600 | 1.0 |
Code, evaluate, or interpret collected study data.O*NET Task ID 15609 | 1.0 |
Solicit industry-sponsored trials through contacts and professional organizations.O*NET Task ID 15582 | 0.5 |
Review scientific literature, participate in continuing education activities, or attend conferences and seminars to maintain current knowledge of clinical studies affairs and issues.O*NET Task ID 15583 | 0.5 |
Prepare for or participate in quality assurance audits conducted by study sponsors, federal agencies, or specially designated review groups.O*NET Task ID 15585 | 0.5 |
Participate in preparation and management of research budgets and monetary disbursements.O*NET Task ID 15586 | 0.5 |
Interpret protocols and advise treating physicians on appropriate dosage modifications or treatment calculations based on patient characteristics.O*NET Task ID 15588 | 0.5 |
Perform specific protocol procedures such as interviewing subjects, taking vital signs, and performing electrocardiograms.O*NET Task ID 15587 | 0.0 |
Organize space for study equipment and supplies.O*NET Task ID 15599 | 0.0 |
Direct the requisition, collection, labeling, storage, or shipment of specimens.O*NET Task ID 15605 | 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