Engenheiros Mecanicos

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

    0.081

    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

    0.32

    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, 64% 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 4 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
Write performance requirements for product development or engineering projects.

O*NET Task ID 1429

1.0
Read and interpret blueprints, technical drawings, schematics, or computer-generated reports.

O*NET Task ID 1411

0.5
Confer with engineers or other personnel to implement operating procedures, resolve system malfunctions, or provide technical information.

O*NET Task ID 1412

0.5
Research and analyze customer design proposals, specifications, manuals, or other data to evaluate the feasibility, cost, or maintenance requirements of designs or applications.

O*NET Task ID 1413

0.5
Provide feedback to design engineers on customer problems or needs.

O*NET Task ID 1418

0.5
Conduct research that tests or analyzes the feasibility, design, operation, or performance of equipment, components, or systems.

O*NET Task ID 1420

0.5
Recommend design modifications to eliminate machine or system malfunctions.

O*NET Task ID 1421

0.5
Develop, coordinate, or monitor all aspects of production, including selection of manufacturing methods, fabrication, or operation of product designs.

O*NET Task ID 1423

0.5
Establish or coordinate the maintenance or safety procedures, service schedule, or supply of materials required to maintain machines or equipment in the prescribed condition.

O*NET Task ID 1427

0.5
Apply engineering principles or practices to emerging fields, such as robotics, waste management, or biomedical engineering.

O*NET Task ID 1430

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