Gerentes de Hotel
Preparação de Alimentos e ServiçoExposição 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
0.121
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
0.37
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, 53% 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 21 tarefas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Develop and implement policies and procedures for the operation of a department or establishment.11-9081 | 0.002637.9 |
Answer inquiries pertaining to hotel policies and services, and resolve occupants' complaints.11-9081 | 0.002333.3 |
Meet with clients to schedule and plan details of conventions, banquets, receptions and other functions.11-9081 | 0.002028.8 |
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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Prepare required paperwork pertaining to departmental functions.O*NET Task ID 1117 | 1.0 |
Greet and register guests.O*NET Task ID 1104 | 0.5 |
Answer inquiries pertaining to hotel policies and services, and resolve occupants' complaints.O*NET Task ID 1105 | 0.5 |
Assign duties to workers, and schedule shifts.O*NET Task ID 1106 | 0.5 |
Coordinate front-office activities of hotels or motels, and resolve problems.O*NET Task ID 1107 | 0.5 |
Participate in financial activities, such as the setting of room rates, the establishment of budgets, and the allocation of funds to departments.O*NET Task ID 1108 | 0.5 |
Manage and maintain temporary or permanent lodging facilities.O*NET Task ID 1111 | 0.5 |
Observe and monitor staff performance to ensure efficient operations and adherence to facility's policies and procedures.O*NET Task ID 1112 | 0.5 |
Show, rent, or assign accommodations.O*NET Task ID 1114 | 0.5 |
Develop and implement policies and procedures for the operation of a department or establishment.O*NET Task ID 1115 | 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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page