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Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08

    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

    0.170

    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

    0.39

    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, 44% 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 3 tarefas ocultas

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
Draft or proofread judicial opinions, decisions, or citations.

O*NET Task ID 19047

1.0
Verify that all files, complaints, or other papers are available and in the proper order.

O*NET Task ID 19054

1.0
Enter information into computerized court calendar, filing, or case management systems.

O*NET Task ID 19057

1.0
Attend court sessions to hear oral arguments or record necessary case information.

O*NET Task ID 19044

0.5
Communicate with counsel regarding case management or procedural requirements.

O*NET Task ID 19045

0.5
Confer with judges concerning legal questions, construction of documents, or granting of orders.

O*NET Task ID 19046

0.5
Keep abreast of changes in the law and inform judges when cases are affected by such changes.

O*NET Task ID 19048

0.5
Prepare briefs, legal memoranda, or statements of issues involved in cases, including appropriate suggestions or recommendations.

O*NET Task ID 19050

0.5
Research laws, court decisions, documents, opinions, briefs, or other information related to cases before the court.

O*NET Task ID 19051

0.5
Review complaints, petitions, motions, or pleadings that have been filed to determine issues involved or basis for relief.

O*NET Task ID 19052

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

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