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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

    0.234

    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

    0.60

    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, 4% 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
Calculate clients' available monthly income to meet debt obligations.

O*NET Task ID 18935

1.0
Estimate time for debt repayment, given amount of debt, interest rates, and available funds.

O*NET Task ID 18937

1.0
Explain services or policies to clients, such as debt management program rules, advantages and disadvantages of using services, or creditor concession policies.

O*NET Task ID 18938

1.0
Prepare written documents to establish contracts with or communicate financial recommendations to clients.

O*NET Task ID 18942

1.0
Explain general financial topics to clients, such as credit report ratings, bankruptcy laws, consumer protection laws, wage attachments, or collection actions.

O*NET Task ID 18952

1.0
Explain loan information to clients, such as available loan types, eligibility requirements, or loan restrictions.

O*NET Task ID 18953

1.0
Advise clients or respond to inquiries about financial matters in person or via phone, email, Web site, or Internet chat.

O*NET Task ID 18933

0.5
Assess clients' overall financial situations by reviewing income, assets, debts, expenses, credit reports, or other financial information.

O*NET Task ID 18934

0.5
Create debt management plans, spending plans, or budgets to assist clients to meet financial goals.

O*NET Task ID 18936

0.5
Interview clients by telephone or in person to gather financial information.

O*NET Task ID 18939

0.5
Disburse funds from client accounts to creditors.

O*NET Task ID 18951

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