Motoristas/Vendedores

Transporte e Movimentação de Materiais

Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08

    Moderado· 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

    0.028

    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

    0.28

    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, 73% 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
Write customer orders and sales contracts according to company guidelines.

O*NET Task ID 3157

1.0
Record sales or delivery information on daily sales or delivery record.

O*NET Task ID 3161

1.0
Collect money from customers, make change, and record transactions on customer receipts.

O*NET Task ID 3154

0.5
Listen to and resolve customers' complaints regarding products or services.

O*NET Task ID 3155

0.5
Inform regular customers of new products or services and price changes.

O*NET Task ID 3156

0.5
Drive trucks to deliver such items as food, medical supplies, or newspapers.

O*NET Task ID 3158

0.0
Collect coins from vending machines, refill machines, and remove aged merchandise.

O*NET Task ID 3159

0.0
Call on prospective customers to explain company services or to solicit new business.

O*NET Task ID 3160

0.0
Review lists of dealers, customers, or station drops and load trucks.

O*NET Task ID 3162

0.0
Arrange merchandise and sales promotion displays or issue sales promotion materials to customers.

O*NET Task ID 3163

0.0
Maintain trucks and food-dispensing equipment and clean inside of machines that dispense food or beverages.

O*NET Task ID 3164

0.0
Sell food specialties, such as sandwiches and beverages, to office workers and patrons of sports events.

O*NET Task ID 3165

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