Auditores de Energia

Construção, Manutenção e Reparo

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

    0.048

    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
Inspect or evaluate building envelopes, mechanical systems, electrical systems, or process systems to determine the energy consumption of each system.

O*NET Task ID 18073

0.5
Prepare audit reports containing energy analysis results or recommendations for energy cost savings.

O*NET Task ID 18074

0.5
Analyze energy bills, including utility rates or tariffs, to gather historical energy usage data.

O*NET Task ID 18075

0.5
Analyze technical feasibility of energy-saving measures, using knowledge of engineering, energy production, energy use, construction, maintenance, system operation, or process systems.

O*NET Task ID 18076

0.5
Calculate potential for energy savings.

O*NET Task ID 18077

0.5
Collect and analyze field data related to energy usage.

O*NET Task ID 18078

0.5
Compare existing energy consumption levels to normative data.

O*NET Task ID 18079

0.5
Determine patterns of building use to show annual or monthly needs for heating, cooling, lighting, or other energy needs.

O*NET Task ID 18080

0.5
Educate customers on energy efficiency or answer questions on topics such as the costs of running household appliances or the selection of energy-efficient appliances.

O*NET Task ID 18081

0.5
Identify and prioritize energy-saving measures.

O*NET Task ID 18082

0.5
Measure energy usage with devices such as data loggers, universal data recorders, light meters, sling psychrometers, psychrometric charts, flue gas analyzers, amp probes, watt meters, volt meters, thermometers, or utility meters.

O*NET Task ID 18071

0.0
Perform tests such as blower-door tests to locate air leaks.

O*NET Task ID 18072

0.0
Oversee installation of equipment such as water heater wraps, pipe insulation, weatherstripping, door sweeps, or low-flow showerheads to improve energy efficiency.

O*NET Task ID 18085

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

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