Assistentes de Recursos Humanos
Escritório e Suporte AdministrativoExposição à IA
- Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08
Muito 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
0.405
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
0.60
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, 4% 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 16 tarefas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Answer questions regarding examinations, eligibility, salaries, benefits, and other pertinent information.43-4161 | 0.0100100.0 | 0.00000.0 |
Interview job applicants to obtain and verify information used to screen and evaluate them.43-4161 | 0.00000.0 | 0.010050.0 |
Compile and prepare reports and documents pertaining to personnel activities.43-4161 | 0.00000.0 | 0.010050.0 |
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 |
|---|---|
Record data for each employee, including such information as addresses, weekly earnings, absences, amount of sales or production, supervisory reports on performance, and dates of and reasons for terminations.O*NET Task ID 2689 | 1.0 |
Answer questions regarding examinations, eligibility, salaries, benefits, and other pertinent information.O*NET Task ID 2691 | 1.0 |
Compile and prepare reports and documents pertaining to personnel activities.O*NET Task ID 2697 | 1.0 |
Inform job applicants of their acceptance or rejection of employment.O*NET Task ID 2698 | 1.0 |
Administer and score applicant and employee aptitude, personality, and interest assessment instruments.O*NET Task ID 2704 | 1.0 |
Explain company personnel policies, benefits, and procedures to employees or job applicants.O*NET Task ID 2687 | 0.5 |
Process and review employment applications to evaluate qualifications or eligibility of applicants.O*NET Task ID 2690 | 0.5 |
Examine employee files to answer inquiries and provide information for personnel actions.O*NET Task ID 2692 | 0.5 |
Gather personnel records from other departments or employees.O*NET Task ID 2693 | 0.5 |
Search employee files to obtain information for authorized persons and organizations, such as credit bureaus and finance companies.O*NET Task ID 2694 | 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