Analistas Quantitativos

Negócios e Finanças

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

    0.461

    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

    0.44

    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, 28% 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 28 tarefas ocultas
TaskClaude.aiRaw / share %
Evaluate sources of information to determine any limitations in terms of reliability or usability.

15-2041

0.399527.4
Read technical literature and participate in continuing education or professional associations to maintain awareness of current database technology and best practices.

15-2041

0.13999.6
Examine theories, such as those of probability and inference, to discover mathematical bases for new or improved methods of obtaining and evaluating numerical data.

15-2041

0.09986.8
Develop an understanding of fields to which statistical methods are to be applied to determine whether methods and results are appropriate.

15-2041

0.09396.4
Draw conclusions or make predictions based on data summaries or statistical analyses.

15-2041

0.08375.7
Prepare appropriate formatting to data sets as requested.

15-2041

0.07595.2
Report results of statistical analyses, including information in the form of graphs, charts, and tables.

15-2041

0.07585.2
Process large amounts of data for statistical modeling and graphic analysis, using computers.

15-2041

0.05743.9
Identify relationships and trends in data, as well as any factors that could affect the results of research.

15-2041

0.05343.7
Prepare data for processing by organizing information, checking for any inaccuracies, and adjusting and weighting the raw data.

15-2041

0.05053.5

Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Informação ocupacional