Instaladores de Tubulações

Construção, Manutenção e Reparo

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

    0.18

    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, 90% 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
Lay out pipe routes, following written instructions or blueprints and coordinating layouts with supervisors.

O*NET Task ID 11537

0.5
Check slopes for conformance to requirements, using levels or lasers.

O*NET Task ID 11530

0.0
Cover pipes with earth or other materials.

O*NET Task ID 11531

0.0
Connect pipe pieces and seal joints, using welding equipment, cement, or glue.

O*NET Task ID 11532

0.0
Cut pipes to required lengths.

O*NET Task ID 11533

0.0
Install or repair sanitary or stormwater sewer structures or pipe systems.

O*NET Task ID 11534

0.0
Install or use instruments such as lasers, grade rods, or transit levels.

O*NET Task ID 11535

0.0
Grade or level trench bases, using tamping machines or hand tools.

O*NET Task ID 11536

0.0
Align and position pipes to prepare them for welding or sealing.

O*NET Task ID 11538

0.0
Dig trenches to desired or required depths, by hand or using trenching tools.

O*NET Task ID 11539

0.0
Operate mechanized equipment, such as pickup trucks, rollers, tandem dump trucks, front-end loaders, or backhoes.

O*NET Task ID 11540

0.0
Train or supervise others in laying pipe.

O*NET Task ID 11541

0.0
Tap and drill holes into pipes to introduce auxiliary lines or devices.

O*NET Task ID 11542

0.0
Locate existing pipes needing repair or replacement, using magnetic or radio indicators.

O*NET Task ID 11543

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

Informação ocupacional