Cientistas de Polimeros

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

    0.184

    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

    0.29

    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, 69% 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. 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
Prepare reports, manuscripts, proposals, and technical manuals for use by other scientists and requestors, such as sponsors and customers.

O*NET Task ID 20214

1.0
Write research papers for publication in scientific journals.

O*NET Task ID 21175

1.0
Plan laboratory experiments to confirm feasibility of processes and techniques used in the production of materials with special characteristics.

O*NET Task ID 9085

0.5
Confer with customers to determine how to tailor materials to their needs.

O*NET Task ID 9086

0.5
Conduct research on the structures and properties of materials, such as metals, alloys, polymers, and ceramics, to obtain information that could be used to develop new products or enhance existing ones.

O*NET Task ID 9087

0.5
Devise testing methods to evaluate the effects of various conditions on particular materials.

O*NET Task ID 9089

0.5
Determine ways to strengthen or combine materials or develop new materials with new or specific properties for use in a variety of products and applications.

O*NET Task ID 9090

0.5
Recommend materials for reliable performance in various environments.

O*NET Task ID 9091

0.5
Test individual parts and products to ensure that manufacturer and governmental quality and safety standards are met.

O*NET Task ID 9092

0.5
Research methods of processing, forming, and firing materials to develop such products as ceramic dental fillings, unbreakable dinner plates, and telescope lenses.

O*NET Task ID 9094

0.5
Visit suppliers of materials or users of products to gather specific information.

O*NET Task ID 9093

0.0
Test metals to determine conformance to specifications of mechanical strength, strength-weight ratio, ductility, magnetic and electrical properties, and resistance to abrasion, corrosion, heat, and cold.

O*NET Task ID 9098

0.0
Teach in colleges and universities.

O*NET Task ID 9099

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