Gestores de Serviços Médicos e de Saúde

Gestão

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

    0.066

    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

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
Direct, supervise and evaluate work activities of medical, nursing, technical, clerical, service, maintenance, and other personnel.

O*NET Task ID 46

0.5
Establish objectives and evaluative or operational criteria for units managed.

O*NET Task ID 47

0.5
Direct or conduct recruitment, hiring, and training of personnel.

O*NET Task ID 48

0.5
Develop and maintain computerized record management systems to store and process data, such as personnel activities and information, and to produce reports.

O*NET Task ID 49

0.5
Develop and implement organizational policies and procedures for the facility or medical unit.

O*NET Task ID 50

0.5
Conduct and administer fiscal operations, including accounting, planning budgets, authorizing expenditures, establishing rates for services, and coordinating financial reporting.

O*NET Task ID 51

0.5
Establish work schedules and assignments for staff, according to workload, space, and equipment availability.

O*NET Task ID 52

0.5
Monitor the use of diagnostic services, inpatient beds, facilities, and staff to ensure effective use of resources and assess the need for additional staff, equipment, and services.

O*NET Task ID 54

0.5
Maintain awareness of advances in medicine, computerized diagnostic and treatment equipment, data processing technology, government regulations, health insurance changes, and financing options.

O*NET Task ID 55

0.5
Manage change in integrated health care delivery systems, such as work restructuring, technological innovations, and shifts in the focus of care.

O*NET Task ID 56

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