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Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: '26.08

    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: '26.03

    0.430

    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: '25

    0.59

    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, 5% 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

Apenas tarefas expostas

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
Identify and resolve conflicts related to the meanings of words, concepts, practices, or behaviors.

O*NET Task ID 9327

1.0
Translate messages simultaneously or consecutively into specified languages, orally or by using hand signs, maintaining message content, context, and style as much as possible.

O*NET Task ID 9328

1.0
Proofread, edit, and revise translated materials.

O*NET Task ID 9329

1.0
Check translations of technical terms and terminology to ensure that they are accurate and remain consistent throughout translation revisions.

O*NET Task ID 9330

1.0
Read written materials, such as legal documents, scientific works, or news reports, and rewrite material into specified languages.

O*NET Task ID 9331

1.0
Refer to reference materials, such as dictionaries, lexicons, encyclopedias, and computerized terminology banks, as needed to ensure translation accuracy.

O*NET Task ID 9332

1.0
Compile terminology and information to be used in translations, including technical terms such as those for legal or medical material.

O*NET Task ID 9333

1.0
Adapt translations to students' cognitive and grade levels, collaborating with educational team members as necessary.

O*NET Task ID 9334

1.0
Listen to speakers' statements to determine meanings and to prepare translations, using electronic listening systems as necessary.

O*NET Task ID 9335

1.0
Check original texts or confer with authors to ensure that translations retain the content, meaning, and feeling of the original material.

O*NET Task ID 9336

1.0
Follow ethical codes that protect the confidentiality of information.

O*NET Task ID 9326

0.0
Travel with or guide tourists who speak another language.

O*NET Task ID 9342

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

Occupation information

Alterações recentes que afetam esta ocupação

mar. de 2026: New evergreen blog post: translators face highest disruption in arts/media. 68% automation risk, 74% exposure.

[Fonte: AI Changing Work Blog]