Fisicos

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

    0.273

    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 1 tarefa oculta

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
Perform complex calculations as part of the analysis and evaluation of data, using computers.

O*NET Task ID 10903

1.0
Describe and express observations and conclusions in mathematical terms.

O*NET Task ID 10904

1.0
Report experimental results by writing papers for scientific journals or by presenting information at scientific conferences.

O*NET Task ID 10906

1.0
Design computer simulations to model physical data so that it can be better understood.

O*NET Task ID 10907

1.0
Develop theories and laws on the basis of observation and experiments, and apply these theories and laws to problems in areas such as nuclear energy, optics, and aerospace technology.

O*NET Task ID 10911

1.0
Develop manufacturing, assembly, and fabrication processes of lasers, masers, infrared, and other light-emitting and light-sensitive devices.

O*NET Task ID 10913

1.0
Write research proposals to receive funding.

O*NET Task ID 21174

1.0
Analyze data from research conducted to detect and measure physical phenomena.

O*NET Task ID 10905

0.5
Collaborate with other scientists in the design, development, and testing of experimental, industrial, or medical equipment, instrumentation, and procedures.

O*NET Task ID 10908

0.5
Teach physics to students.

O*NET Task ID 10912

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

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