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Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08

    Baixo· 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

    0.000

    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

    0.20

    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, 86% 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

Apenas tarefas expostas

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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Program computer numerical control (CNC) machines to fabricate model parts.

O*NET Task ID 20924

1.0
Use computer-aided design (CAD) and computer-aided manufacturing (CAM) software or hardware to fabricate model parts.

O*NET Task ID 20925

1.0
Study blueprints, drawings, and sketches to determine material dimensions, required equipment, and operations sequences.

O*NET Task ID 12022

0.5
Set up and operate machines, such as lathes, drill presses, punch presses, or bandsaws, to fabricate prototypes or models.

O*NET Task ID 12023

0.0
Inspect and test products to verify conformance to specifications, using precision measuring instruments or circuit testers.

O*NET Task ID 12024

0.0
Cut, shape, and form metal parts, using lathes, power saws, snips, power brakes and shears, files, and mallets.

O*NET Task ID 12025

0.0
Lay out and mark reference points and dimensions on materials, using measuring instruments and drawing or scribing tools.

O*NET Task ID 12026

0.0
Drill, countersink, and ream holes in parts and assemblies for bolts, screws, and other fasteners, using power tools.

O*NET Task ID 12027

0.0
Grind, file, and sand parts to finished dimensions.

O*NET Task ID 12028

0.0
Record specifications, production operations, and final dimensions of models for use in establishing operating standards and procedures.

O*NET Task ID 12029

0.0
Rework or alter component model or parts as required to ensure that products meet standards.

O*NET Task ID 12030

0.0
Align, fit, and join parts, using bolts and screws or by welding or gluing.

O*NET Task ID 12031

0.0
Consult and confer with engineering personnel to discuss developmental problems and to recommend product modifications.

O*NET Task ID 12032

0.0
Assemble mechanical, electrical, and electronic components into models or prototypes, using hand tools, power tools, and fabricating machines.

O*NET Task ID 12033

0.0
Devise and construct tools, dies, molds, jigs, and fixtures, or modify existing tools and equipment.

O*NET Task ID 12034

0.0
Wire and solder electrical and electronic connections and components.

O*NET Task ID 12035

0.0

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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