Assistentes de Recursos Humanos

Escritório e Suporte Administrativo

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

    0.405

    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

    0.60

    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, 4% 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 1 tarefa oculta

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
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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Informação ocupacional