Representantes de Atendimento ao Cliente

Escritório e Suporte Administrativo

Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: '26.08

    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: '26.03

    0.701

    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: '25

    0.58

    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, 5% 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
TaskClaude.aiRaw / share %APIRaw / share %
Confer with customers by telephone or in person to provide information about products or services, take or enter orders, cancel accounts, or obtain details of complaints.

43-4051

0.060085.70.020028.6
Contact customers to respond to inquiries or to notify them of claim investigation results or any planned adjustments.

43-4051

0.010014.30.030042.9
Solicit sales of new or additional services or products.

43-4051

0.00000.00.010014.3
Resolve customers' service or billing complaints by performing activities such as exchanging merchandise, refunding money, or adjusting bills.

43-4051

0.00000.00.00000.0
Refer unresolved customer grievances to designated departments for further investigation.
00.010014.3
Check to ensure that appropriate changes were made to resolve customers' problems.
00.00000.0
Obtain and examine all relevant information to assess validity of complaints and to determine possible causes, such as extreme weather conditions that could increase utility bills.
00.00000.0
Not observed on any surface — 6 task(s) These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states.
Keep records of customer interactions or transactions, recording details of inquiries, complaints, or comments, as well as actions taken.
00
Determine charges for services requested, collect deposits or payments, or arrange for billing.
00
Complete contract forms, prepare change of address records, or issue service discontinuance orders, using computers.
00
Review insurance policy terms to determine whether a particular loss is covered by insurance.
00
Compare disputed merchandise with original requisitions and information from invoices and prepare invoices for returned goods.
00
Recommend improvements in products, packaging, shipping, service, or billing methods and procedures to prevent future problems.
00

Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information

Alterações recentes que afetam esta ocupação

jun. de 2026: Cited by ADP Research as an example of a high-AI-exposure occupation. Group-level payroll data shows employment in high-exposure occupations down 0.2% year over year overall and down 4.3% for workers aged 22-25 (33rd consecutive monthly decline). The percentages are for the high-exposure group, not for this occupation alone.

[Fonte: ADP Research, Canaries Dashboard (June 2026)]

mai. de 2026: Anthropic observed-exposure score: high (zero->observed gap small). High observed exposure due to simpler software pipelines and lower integration cost.

[Fonte: Anthropic Economic Research (Massenkoff & McCrory, 2026)]

abr. de 2026: NBER survey of 6,000 executives: 69% use AI but 90% report zero employment impact. Executives predict -0.7% employment decline over next 3 years.

[Fonte: NBER Working Paper 34836]