Auxiliares de Escritório
Escritório e Suporte AdministrativoExposição à IA
- Fonte dos dados: BLSPublicado: '26.08
Muito alto· relativa
BaixoQuatro faixas relativasMuito altoValor 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
- Fonte dos dados: AnthropicPublicado: '26.03
0.450
0.000Intervalo dos valores aqui apresentados0.745Escala, base e fonte
Índice de exposição observada, 0–1 tal como publicado
Mapeado sobre tarefas O*NET
- Fonte dos dados: ILOPublicado: '25
0.60
0.09Intervalo dos valores aqui apresentados0.70Valor 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, 4% atingem ou superam este valor.
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 5 tarefas ocultasValues 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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Compile, copy, sort, and file records of office activities, business transactions, and other activities.O*NET Task ID 828 | 1.0 |
Complete and mail bills, contracts, policies, invoices, or checks.O*NET Task ID 829 | 1.0 |
Compute, record, and proofread data and other information, such as records or reports.O*NET Task ID 831 | 1.0 |
Maintain and update filing, inventory, mailing, and database systems, either manually or using a computer.O*NET Task ID 832 | 1.0 |
Process and prepare documents, such as business or government forms and expense reports.O*NET Task ID 838 | 1.0 |
Type, format, proofread, and edit correspondence and other documents, from notes or dictating machines, using computers or typewriters.O*NET Task ID 840 | 1.0 |
Prepare meeting agendas, attend meetings, and record and transcribe minutes.O*NET Task ID 843 | 1.0 |
Troubleshoot problems involving office equipment, such as computer hardware and software.O*NET Task ID 844 | 1.0 |
Communicate with customers, employees, and other individuals to answer questions, disseminate or explain information, take orders, and address complaints.O*NET Task ID 826 | 0.5 |
Answer telephones, direct calls, and take messages.O*NET Task ID 827 | 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
Occupation information
Alterações recentes que afetam esta ocupação
abr. de 2026: Office clerks identified in OpenAI 18% high-pressure band; structured admin language tasks dominate role.
[Fonte: OpenAI Jobs Transition Framework, April 2026]mar. de 2026: Brookings study finds office clerks are the single largest group (2.5M workers) in the high AI exposure, low adaptive capacity category. Geographic concentration in college towns and state capitals.
[Fonte: Brookings Institution — Measuring US workers capacity to adapt (2026-01)]nov. de 2025: McKinsey MGI report flags office clerks doing routine filing, scheduling, and document processing as highly automatable. 30% of work hours could be automated in midpoint scenario by 2030.
[Fonte: McKinsey Global Institute]