Geografos

Ciências da Vida, Físicas e Sociais

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

    0.110

    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

    0.48

    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, 21% 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

Ver 2 tarefas ocultas

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 and present reports of research findings.

O*NET Task ID 5504

1.0
Develop, operate, and maintain geographical information computer systems, including hardware, software, plotters, digitizers, printers, and video cameras.

O*NET Task ID 5505

1.0
Create and modify maps, graphs, or diagrams, using geographical information software and related equipment, and principles of cartography, such as coordinate systems, longitude, latitude, elevation, topography, and map scales.

O*NET Task ID 5503

0.5
Locate and obtain existing geographic information databases.

O*NET Task ID 5506

0.5
Analyze geographic distributions of physical and cultural phenomena on local, regional, continental, or global scales.

O*NET Task ID 5507

0.5
Teach geography.

O*NET Task ID 5508

0.5
Gather and compile geographic data from sources such as censuses, field observations, satellite imagery, aerial photographs, and existing maps.

O*NET Task ID 5509

0.5
Study the economic, political, and cultural characteristics of a specific region's population.

O*NET Task ID 5511

0.5
Provide consulting services in fields such as resource development and management, business location and market area analysis, environmental hazards, regional cultural history, and urban social planning.

O*NET Task ID 5512

0.5
Provide geographical information systems support to the private and public sectors.

O*NET Task ID 5514

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

Informação ocupacional