Cientistas de Alimentos
Ciências da Vida, Físicas e SociaisExposição à IA
- Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08
Alto· relativa
BaixoQuatro faixas relativasMuito altoValor 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
- Fonte dos dados: AnthropicPublicado: 2026-03
0.000
0.000Intervalo dos valores aqui apresentados0.745Escala, base e fonte
Índice de exposição observada, 0–1 tal como publicado
Mapeado sobre tarefas O*NET
- Fonte dos dados: ILOPublicado: 2025
0.40
0.09Intervalo dos valores aqui apresentados0.70Valor 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, 39% atingem ou superam este valor.
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
Ver 4 tarefas ocultasValues 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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Test new products for flavor, texture, color, nutritional content, and adherence to government and industry standards.O*NET Task ID 7485 | 0.5 |
Check raw ingredients for maturity or stability for processing, and finished products for safety, quality, and nutritional value.O*NET Task ID 7486 | 0.5 |
Confer with process engineers, plant operators, flavor experts, and packaging and marketing specialists to resolve problems in product development.O*NET Task ID 7487 | 0.5 |
Evaluate food processing and storage operations and assist in the development of quality assurance programs for such operations.O*NET Task ID 7488 | 0.5 |
Develop new or improved ways of preserving, processing, packaging, storing, and delivering foods, using knowledge of chemistry, microbiology, and other sciences.O*NET Task ID 7491 | 0.5 |
Develop food standards and production specifications, safety and sanitary regulations, and waste management and water supply specifications.O*NET Task ID 7492 | 0.5 |
Seek substitutes for harmful or undesirable additives, such as nitrites.O*NET Task ID 7495 | 0.5 |
Develop new food items for production, based on consumer feedback.O*NET Task ID 18611 | 0.5 |
Stay up to date on new regulations and current events regarding food science by reviewing scientific literature.O*NET Task ID 18612 | 0.5 |
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