Ecologistas Industriais

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

    0.055

    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

    0.38

    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, 48% 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

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
Create complex and dynamic mathematical models of population, community, or ecological systems.

O*NET Task ID 16891

1.0
Prepare technical and research reports, such as environmental impact reports, and communicate the results to individuals in industry, government, or the general public.

O*NET Task ID 19978

1.0
Investigate accidents affecting the environment to assess ecological impact.

O*NET Task ID 16879

0.5
Investigate the adaptability of various animal and plant species to changed environmental conditions.

O*NET Task ID 16880

0.5
Review industrial practices, such as the methods and materials used in construction or production, to identify potential liabilities and environmental hazards.

O*NET Task ID 16881

0.5
Research sources of pollution to determine environmental impact or to develop methods of pollution abatement or control.

O*NET Task ID 16882

0.5
Provide industrial managers with technical materials on environmental issues, regulatory guidelines, or compliance actions.

O*NET Task ID 16883

0.5
Plan or conduct studies of the ecological implications of historic or projected changes in industrial processes or development.

O*NET Task ID 16884

0.5
Plan or conduct field research on topics such as industrial production, industrial ecology, population ecology, and environmental production or sustainability.

O*NET Task ID 16885

0.5
Monitor the environmental impact of development activities, pollution, or land degradation.

O*NET Task ID 16886

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