Gerentes de Recursos Humanos
GestãoExposição à IA
- Fonte dos dados: BLSPublicado: '26.08
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: '26.03
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: '25
0.36
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, 60% 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 23 tarefas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Advise managers on organizational policy matters, such as equal employment opportunity and sexual harassment, and recommend needed changes.11-3121 | 0.010050.0 | 0.00000.0 |
Provide terminated employees with outplacement or relocation assistance.11-3121 | 0.010050.0 | —0 |
Analyze statistical data and reports to identify and determine causes of personnel problems and develop recommendations for improvement of organization's personnel policies and practices.11-3121 | 0.00000.0 | 0.0100100.0 |
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 |
|---|---|
Conduct exit interviews to identify reasons for employee termination.O*NET Task ID 996 | 1.0 |
Administer compensation, benefits, and performance management systems, and safety and recreation programs.O*NET Task ID 982 | 0.5 |
Identify staff vacancies and recruit, interview, and select applicants.O*NET Task ID 983 | 0.5 |
Allocate human resources, ensuring appropriate matches between personnel.O*NET Task ID 984 | 0.5 |
Provide current and prospective employees with information about policies, job duties, working conditions, wages, opportunities for promotion, and employee benefits.O*NET Task ID 985 | 0.5 |
Perform difficult staffing duties, including dealing with understaffing, refereeing disputes, firing employees, and administering disciplinary procedures.O*NET Task ID 986 | 0.5 |
Advise managers on organizational policy matters, such as equal employment opportunity and sexual harassment, and recommend needed changes.O*NET Task ID 987 | 0.5 |
Analyze and modify compensation and benefits policies to establish competitive programs and ensure compliance with legal requirements.O*NET Task ID 988 | 0.5 |
Serve as a link between management and employees by handling questions, interpreting and administering contracts and helping resolve work-related problems.O*NET Task ID 990 | 0.5 |
Plan, direct, supervise, and coordinate work activities of subordinates and staff relating to employment, compensation, labor relations, and employee relations.O*NET Task ID 991 | 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