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Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08

    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

    0.000

    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

    0.39

    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, 44% 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 6 tarefas ocultas

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
Write reports or case summaries to document investigations.

O*NET Task ID 13095

1.0
Search computer databases, credit reports, public records, tax or legal filings, or other resources to locate persons or to compile information for investigations.

O*NET Task ID 13096

0.5
Obtain and analyze information on suspects, crimes, or disturbances to solve cases, to identify criminal activity, or to gather information for court cases.

O*NET Task ID 13097

0.5
Conduct private investigations on a paid basis.

O*NET Task ID 13099

0.5
Question persons to obtain evidence for cases of divorce, child custody, or missing persons or information about individuals' character or financial status.

O*NET Task ID 13101

0.5
Observe and document activities of individuals to detect unlawful acts or to obtain evidence for cases, using binoculars and still or video cameras.

O*NET Task ID 13102

0.5
Alert appropriate personnel to suspects' locations.

O*NET Task ID 13103

0.5
Investigate companies' financial standings, or locate funds stolen by embezzlers, using accounting skills.

O*NET Task ID 13105

0.5
Expose fraudulent insurance claims or stolen funds.

O*NET Task ID 13106

0.5
Count cash and review transactions, sales checks, or register tapes to verify amounts or to identify shortages.

O*NET Task ID 13109

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

Informação ocupacional