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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

    0.475

    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

    0.55

    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, 12% 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
Organize material and complete writing assignment according to set standards regarding order, clarity, conciseness, style, and terminology.

O*NET Task ID 3966

1.0
Maintain records and files of work and revisions.

O*NET Task ID 3967

1.0
Edit, standardize, or make changes to material prepared by other writers or establishment personnel.

O*NET Task ID 3968

1.0
Review published materials and recommend revisions or changes in scope, format, content, and methods of reproduction and binding.

O*NET Task ID 3970

1.0
Observe production, developmental, and experimental activities to determine operating procedure and detail.

O*NET Task ID 3974

1.0
Arrange for typing, duplication, and distribution of material.

O*NET Task ID 3975

1.0
Develop or maintain online help documentation.

O*NET Task ID 20243

1.0
Select photographs, drawings, sketches, diagrams, and charts to illustrate material.

O*NET Task ID 3971

0.5
Study drawings, specifications, mockups, and product samples to integrate and delineate technology, operating procedure, and production sequence and detail.

O*NET Task ID 3972

0.5
Interview production and engineering personnel and read journals and other material to become familiar with product technologies and production methods.

O*NET Task ID 3973

0.5
Confer with customer representatives, vendors, plant executives, or publisher to establish technical specifications and to determine subject material to be developed for publication.

O*NET Task ID 3969

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

Alterações recentes relacionadas com esta ocupação

mar. de 2026: Gupta & Kumar (arXiv, Mar 2026) give Market Research Analysts an Agentic Task Exposure (ATE) score of 0.43 by 2027 in the San Francisco Bay Area (Tier 1), rising to 0.47 by 2030. That crosses the moderate-risk threshold (0.35) in 2027, when Tier 2 metros (Seattle, Austin, Boston) have no crossings yet.

[Fonte: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]

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