Cozinheiros de Pedidos Rapidos

Preparação de Alimentos e Serviço

Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08

    Baixo· 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

    0.18

    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, 90% 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. 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
Clean food preparation equipment, work areas, and counters or tables.

O*NET Task ID 2187

0.0
Plan work on orders so that items served together are finished at the same time.

O*NET Task ID 2188

0.0
Grill, cook, and fry foods such as french fries, eggs, and pancakes.

O*NET Task ID 2189

0.0
Take orders from customers and cook foods requiring short preparation times, according to customer requirements.

O*NET Task ID 2190

0.0
Grill and garnish hamburgers or other meats, such as steaks and chops.

O*NET Task ID 2191

0.0
Complete orders from steam tables, placing food on plates and serving customers at tables or counters.

O*NET Task ID 2192

0.0
Order supplies and stock them on shelves.

O*NET Task ID 2194

0.0
Accept payments, and make change or write charge slips as necessary.

O*NET Task ID 2195

0.0
Restock kitchen supplies, rotate food, and stamp the time and date on food in coolers.

O*NET Task ID 18725

0.0
Perform food preparation tasks, such as making sandwiches, carving meats, making soups or salads, baking breads or desserts, and brewing coffee or tea.

O*NET Task ID 18726

0.0
Perform general cleaning activities in kitchen and dining areas.

O*NET Task ID 18727

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