Riggers

Construção, Manutenção e Reparo

Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08

    Moderado· 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

    0.13

    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, 97% 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

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
Signal or verbally direct workers engaged in hoisting and moving loads to ensure safety of workers and materials.

O*NET Task ID 13892

0.0
Test rigging to ensure safety and reliability.

O*NET Task ID 13893

0.0
Attach loads to rigging to provide support or prepare them for moving, using hand and power tools.

O*NET Task ID 13894

0.0
Select gear, such as cables, pulleys, and winches, according to load weights and sizes, facilities, and work schedules.

O*NET Task ID 13895

0.0
Control movement of heavy equipment through narrow openings or confined spaces, using chainfalls, gin poles, gallows frames, and other equipment.

O*NET Task ID 13896

0.0
Tilt, dip, and turn suspended loads to maneuver over, under, or around obstacles, using multi-point suspension techniques.

O*NET Task ID 13897

0.0
Align, level, and anchor machinery.

O*NET Task ID 13898

0.0
Fabricate, set up, and repair rigging, supporting structures, hoists, and pulling gear, using hand and power tools.

O*NET Task ID 13899

0.0
Manipulate rigging lines, hoists, and pulling gear to move or support materials, such as heavy equipment, ships, or theatrical sets.

O*NET Task ID 13900

0.0
Attach pulleys and blocks to fixed overhead structures, such as beams, ceilings, and gin pole booms, using bolts and clamps.

O*NET Task ID 13901

0.0
Dismantle and store rigging equipment after use.

O*NET Task ID 13902

0.0
Install ground rigging for yarding lines, attaching chokers to logs and to the lines.

O*NET Task ID 13903

0.0
Clean and dress machine surfaces and component parts.

O*NET Task ID 13904

0.0
Load machines onto trucks to prepare for transportation.

O*NET Task ID 21206

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