Escriturários de Pedidos
Escritório e Suporte AdministrativoExposição à IA
- Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08
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: 2026-03
0.075
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: 2025
0.63
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, 2% 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 16 tarefas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Receive and respond to customer complaints.43-4151 | 0.020066.7 | 0.140087.5 |
Recommend merchandise or services that will meet customers' needs.43-4151 | 0.010033.3 | 0.00000.0 |
Inform customers by mail or telephone of order information, such as unit prices, shipping dates, and any anticipated delays.43-4151 | 0.00000.0 | 0.020012.5 |
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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Obtain customers' names, addresses, and billing information, product numbers, and specifications of items to be purchased, and enter this information on order forms.O*NET Task ID 2668 | 1.0 |
Prepare invoices, shipping documents, and contracts.O*NET Task ID 2669 | 1.0 |
Inform customers by mail or telephone of order information, such as unit prices, shipping dates, and any anticipated delays.O*NET Task ID 2670 | 1.0 |
Verify customer and order information for correctness, checking it against previously obtained information as necessary.O*NET Task ID 2672 | 1.0 |
Review orders for completeness according to reporting procedures and forward incomplete orders for further processing.O*NET Task ID 2675 | 1.0 |
File copies of orders received, or post orders on records.O*NET Task ID 2677 | 1.0 |
Compute total charges for merchandise or services and shipping charges.O*NET Task ID 2678 | 1.0 |
Recommend type of packing or labeling needed on order.O*NET Task ID 2685 | 1.0 |
Receive and respond to customer complaints.O*NET Task ID 2671 | 0.5 |
Direct specified departments or units to prepare and ship orders to designated locations.O*NET Task ID 2673 | 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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page