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Perceber como é que a automatização muda o trabalho, tarefa a tarefa, com a prova à vista e a incerteza assumida.

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RPA e autosserviço
Funcionário de atendimento ao públicoCoordenador de operaçõesMaquinista de metropolitanoRececionistaTécnico de farmáciaFlebotomistaAssistente dentárioTerapeuta respiratórioTerapeuta ocupacional
Robótica
Operador de caixa / empregado de lojaEstivador portuárioOperário de armazémOperário de linha de montagemTécnico de análises clínicasAtor e modeloTorneiro mecânico / Operador CNCSoldadorCozinheiro / chefJardineiro / paisagistaPessoal de limpezaAgricultorBombeiroTécnico de AVACPedreiro / assentador de blocosCarpinteiro / marceneiroTripulante de cabineCabeleireiro / barbeiroEletricista
Condução autónoma
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Profissões›Analista de dados›Em que nos baseamos

Analista de dados — em que nos baseamos

A página em si dá os juízos. Esta dá aquilo em que assentam: que tecnologias incidem no trabalho, como a estimativa se moveu desde que os modelos de linguagem chegaram ao público, e o método por detrás de ambas as coisas.

Avaliado
2026-09-10
Com prova
5/5
Factos verificados
6

Que tecnologias é que importam aqui#

Quatro sinais separados. Deliberadamente não se somam: um trabalho exposto a duas tecnologias não está exposto ao dobro.

Automatização cognitiva
Escrever consultas e montar painéisPerceber o que está mesmo a ser perguntadoSaber quando os dados estão a mentirFazer com que um número mude uma decisãoSer dono das definições de que as ferramentas dependem
Processos e autosserviço
Ser dono das definições de que as ferramentas dependem

Como é que se chegou aqui#

O índice não é um número fixo. Isto é onde ele teria estado em cada marco de capacidade desde o ChatGPT: reconstruído, e etiquetado como tal.

Reconstruído · inferência da plataformaEstimado hoje para cada marco passado, não medido na altura. 30 → 63.
1007550250
A OpenAI publicou um modelo de agente de dados cujas próprias instruções exigem que as definições de métricas, as consultas de confiança e as correções sejam dadas pela equipa que o usaNo Beaver, um teste de referência de texto para SQL construído a partir de registos reais de consultas de armazéns de dados de empresas, um LLM simples teve zero e uma montagem agêntica chegou a cerca de 10%, contra 80-90% e mais nos testes públicosO regulador britânico das estatísticas diz que os produtores que usam IA para produzir ou comunicar estatísticas oficiais devem aplicar o Code of Practice como a qualquer método, com supervisão humana e responsabilização claraO LinkedIn diz que o seu bot de texto para SQL tem mais de 300 utilizadores semanais desde julho de 2024, que as anotações dos donos dos conjuntos de dados fazem subir as respostas corretas de 9% para 48%, e que os filtros errados são a falha mais comumA Grab diz que a documentação redigida por IA, revista e aceite pelos donos das tabelas, fez subir em 70 pontos, para cerca de 90%, a documentação das suas tabelas mais consultadas antes de lançar um bot de descoberta de dados com LLMA Uber pôs em produção o QueryGPT, uma ferramenta de linguagem natural para SQL, para as equipas de operações e de apoio, e comunicou que o tempo para escrever uma consulta baixou de cerca de 10 para cerca de 3 minutos (~300 utilizadores diários)123456789por avaliar
2022 S22024 S2Agora

—— este troço contém um facto verificado- - - sem factos neste troço — apenas reconstrução0 = nenhuma tarefa exposta, 100 = todas expostas

● 6 factos verificados desta profissão, desenhados na data em que aconteceu: os troços da linha perto de uma marca estão ancorados a algo verificável.

As ferramentas de autosserviço de inteligência de negócio fixam a linha de partida. O texto para SQL moveu-a com força em 2023-2024, mas a curva abranda depois por uma razão concreta: consultar em linguagem natural só produz respostas certas em cima de definições que alguém mantém, por isso uma parte da exposição converteu-se em trabalho novo em vez de desaparecer.

12022 S230A geração de texto de uso geral chega ao público. Antes deste ponto, a exposição vinha de automatização já implementada: reconhecimento ótico, RPA, visão artificial, caixas de autosserviço, algoritmos de distribuição. ChatGPT research preview (2022-11-30) ↗
22023 S138Um modelo geral que passa exames profissionais. A qualidade do primeiro rascunho atravessa o limiar a partir do qual o trabalho qualificado começa a usá-lo. GPT-4 (2023-03-14) ↗
32023 S244Entrada de imagem, contexto longo e chamada de ferramentas. Os modelos podem ser apontados a documentos e ligados a sistemas, que é o que mexe com o trabalho de processo e não com o de escrever. GPT-4 Turbo:128k 上下文、视觉、工具调用(DevDay) (2023-11-06) ↗
42024 S151A mesma capacidade fica muito mais barata e mais rápida. Nada de novo se torna possível; muita coisa se torna acessível em grande volume, que é quando as decisões de implementação mudam.
52024 S256Modelos de raciocínio que trabalham problemas de vários passos, e os primeiros modelos que operam um computador olhando para o ecrã. O segundo é o que chega aos trabalhos que consistem em operar software. OpenAI o1(推理);同期 Claude 的 computer use 进入公测 (2024-09-12) ↗
62025 S159Os agentes começam a operar software real de ponta a ponta, em vez de produzirem texto para uma pessoa colar. É também quando aparecem os primeiros recuos públicos: organizações que automatizaram e desfizeram parte disso. Claude 3.7 Sonnet 与 Claude Code:混合推理 + 命令行编码代理 (2025-02-24) ↗
72025 S261O contexto longo e o uso de ferramentas passam a ser o normal, e não uma funcionalidade à parte. Os ganhos de capacidade continuam; a restrição visível desloca-se do que os modelos conseguem fazer para a responsabilidade legal, a compra e o custo. GPT-5(2025-08-07);Claude Opus 4.5(2025-11-24) (2025-08-07) ↗
82026 S162Os agentes de horizonte longo aterram dentro de fluxos de trabalho de setores concretos. A adoção passa a ser setorial e não geral. GPT-5.5:「专为实际工作打造」 (2026-04-23) ↗
9Agora63A avaliação atual: este ponto é o índice de impacto publicado na página da profissão, portanto a curva fica ancorada a um número que o sítio já sustenta. Para as curvas planas vale a pena anotar uma coisa: nessas mesmas semanas foi aberta a laboratórios de investigação e a fabricantes uma pré-visualização de investigação de uma especificação partilhada para agentes de IA operarem dispositivos físicos. É a primeira classe de capacidade apontada às profissões físicas cujas linhas aqui quase não se mexem. GPT-6 Astra(2026-09-03);Claude Fable 5.1 / Mythos 5.1(2026-09-01);Model Hardware Standard 研究预览(2026-08-27) (2026-09-03) ↗

Uma linha plana não é uma previsão de segurança. Diz a que tarefas a automatização chegou até agora: as profissões que menos se mexeram aqui são aquelas em que a restrição é física ou regulamentar, e ambas podem mudar.

Escrito sobre isto#

Estes textos argumentam a partir dos mesmos registos que esta página tem, e cada uma das suas secções nomeia aquilo em que se apoia.

  • O que é mesmo automatizado, e como saber de antemão

Método e fontes#

Data da avaliação
2026-09-10
Base dos juízos de tarefa
5 com prova · 0 inferência da plataforma · 0 sem prova suficiente
Factos verificados
6

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