Representantes de Vendas Promocionais
Vendas e MarketingExposição à IA
- Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08
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
0.079
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
0.42
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, 33% 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 15 tarefas ocultas| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Suggest specific product purchases to meet customers' needs.41-9011 | 0.490057.0 | 0.070043.8 |
Prepare or alter presentation contents to target specific audiences.41-9011 | 0.350040.7 | 0.060037.5 |
Recommend product or service improvements to employers.41-9011 | 0.01001.2 | 0.00000.0 |
Instruct customers in alteration of products.41-9011 | 0.01001.2 | —0 |
Identify interested and qualified customers to provide them with additional information.41-9011 | 0.00000.0 | 0.020012.5 |
Demonstrate or explain products, methods, or services to persuade customers to purchase products or use services.41-9011 | 0.00000.0 | 0.01006.3 |
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 |
|---|---|
Prepare or alter presentation contents to target specific audiences.O*NET Task ID 13200 | 1.0 |
Write articles or pamphlets about products.O*NET Task ID 13213 | 1.0 |
Learn about competitors' products or consumers' interests or concerns to answer questions or provide more complete information.O*NET Task ID 13201 | 0.5 |
Research or investigate products to be presented to prepare for demonstrations.O*NET Task ID 13206 | 0.5 |
Recommend product or service improvements to employers.O*NET Task ID 13207 | 0.5 |
Develop lists of prospective clients from sources such as newspaper items, company records, local merchants, or customers.O*NET Task ID 13212 | 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