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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

    0.223

    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
Study scripts to become familiar with production concepts and requirements.

O*NET Task ID 4051

1.0
Program computerized graphic effects.

O*NET Task ID 4059

1.0
Cut shot sequences to different angles at specific points in scenes, making each individual cut as fluid and seamless as possible.

O*NET Task ID 4050

0.5
Edit films and videotapes to insert music, dialogue, and sound effects, to arrange films into sequences, and to correct errors, using editing equipment.

O*NET Task ID 4052

0.5
Select and combine the most effective shots of each scene to form a logical and smoothly running story.

O*NET Task ID 4053

0.5
Mark frames where a particular shot or piece of sound is to begin or end.

O*NET Task ID 4054

0.5
Determine the specific audio and visual effects and music necessary to complete films.

O*NET Task ID 4055

0.5
Verify key numbers and time codes on materials.

O*NET Task ID 4056

0.5
Organize and string together raw footage into a continuous whole according to scripts or the instructions of directors and producers.

O*NET Task ID 4057

0.5
Review assembled films or edited videotapes on screens or monitors to determine if corrections are necessary.

O*NET Task ID 4058

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