Охват исследований

Покрытие путей входа в профессию

Официальный источник National Careers Service, Англия. Сопоставлен полный указатель из 737 названий источника со всеми 3039 профессиями нашего каталога.

Списки путей входа: 324; однозначно связанные профессии ESCO: 306. Для 2733 профессий нет пригодного однозначного соответствия; для 262 других географий этот источник не применяется. Полный каталог сохранён.

Это текущие способы подготовки и примеры направлений учёбы. Подтверждённый личный допуск, срок, стоимость и наличие программы в 2030/2035 из них не выводятся.

Охват режимов карты

На основной карте 1 598 514 оценок. Из них 696 112 — расчётные сценарии для сочетаний без подготовленной оценки.

Для недостающей профессии используется медиана родственной группы ISCO, для страны — доступные данные родительской страны или международная медиана. В карточке показано, какая опора использована.

Каждый режим сохраняет полный каталог. Общая оценка требует обоих компонентов; отсутствие одного не считается низким риском.

Режим	Оценки	Пропуски
GenAI	864 948	733 566
Роботизация	163 086	1 435 428
AI + роботизация	125 632	1 472 882

Общий индекс — больший из подготовленных индексов AI и роботизации. При нескольких соответствиях профессии цвет показывает верхний вариант, диапазон остаётся доступен. Единые редакционные пороги: 5, 15, 30, 50; проверены варианты внедрения и сдвиг порогов ±20%. Это ориентиры для сравнения и выбора направлений обучения, не вероятность увольнения.

Контекст физических задач

Опубликованные оценки возможностей роботов, США, 2026. Официальное сопоставление URI ESCO–O*NET проверено для каждой профессии каталога.

С исходным контекстом: 2471 / 3039. Явные пропуски соответствия или источника: 568. Исходные оценки O*NET: 923.

Этот исторический слой не добавляет страновые прогнозы. Карта показывает отдельный ориентир GenAI. Сценарии роботизации при наличии учитываются отдельно ниже; общий риск автоматизации и фактическая потеря часов не установлены.

Отдельные сценарии роботизации

Страны: 33 · Готовые численные классы и годы: 35970.

Значения профессия–страна–год: 163086; явные пропуски: 1435428. Это отдельный канал, не дополнительные уникальные люди или рабочие места.

Исходные доли предприятий за 2022 год и возможности США2026 с редакционными темпами (удвоение шансов за 5 лет; альтернативы 10/3). Диапазоны соответствий сохранены без усреднения и заявления об эмпирической калибровке.

Ориентировочный сценарий GenAI с допущениями сайта. Не предсказывает личное увольнение; роботизация и другие виды автоматизации не учтены.

Полнота каталогов и полнота исследований учитываются отдельно.

Каталоги и оценки

indicative-public-2026-11-05-v3
Профессии	3 039
Страны и территории	263
Оценки компонента GenAI	864 948 / 1 598 514
Пропуски компонента GenAI	733 566
Территории, доступные через список	11

Полный каталог не означает готовую модель риска. Неизвестная оценка не равна нулевому или низкому риску. Наблюдения источников и прогнозы учитываются раздельно.

Все географии, включая территории без полигона

Технические поля охвата и манифест

release_id: indicative-public-2026-11-05-v3
occupations: 3039
jurisdictions: 263
geometry_features: 258
editorial_map: [object Object]
list_only: BES, BVT, CCK, CXR, GLP, GUF, MTQ, MYT, REU, SJM, TKL
total_cells: 1598514
existing: 864948
missing: 733566
observations: 2102

Все территории без полигона доступны в списке. Границы отражают соглашения Natural Earth и не являются заявлением о суверенитете.

{
  "technology_views": {
    "genai": {
      "missing": 733566,
      "existing": 864948,
      "by_category": {
        "low": 397391,
        "high": 84334,
        "minimal": 63275,
        "missing": 733566,
        "moderate": 317468,
        "very_high": 2480
      }
    },
    "combined": {
      "missing": 1472882,
      "existing": 125632,
      "by_category": {
        "low": 37734,
        "high": 26295,
        "minimal": 293,
        "missing": 1472882,
        "moderate": 60296,
        "very_high": 1014
      }
    },
    "robotics": {
      "missing": 1435428,
      "existing": 163086,
      "by_category": {
        "low": 38625,
        "high": 25,
        "minimal": 122398,
        "missing": 1435428,
        "moderate": 2038,
        "very_high": 0
      }
    }
  },
  "robotics_scenarios": {
    "method_version": "robot-indicative-outlook-v1",
    "prepared_values": 35970,
    "countries": 33,
    "existing": 163086,
    "missing": 1435428
  },
  "robotics": {
    "profiles": 3039,
    "with_context": 2471,
    "missing": 568,
    "native_occupations": 923,
    "purpose": "US_2026_capability_context_not_future_risk"
  },
  "career": {
    "entry_route_profiles": 324,
    "entry_route_occupations": 306,
    "skill_profiles": 3039,
    "historical_market_records": 4156,
    "current_requirement_records": 326,
    "published_transition_records": 0,
    "purpose": "classification_overlap_and_scoped_local_context"
  },
  "work_surveys": {
    "profiles": 12,
    "jurisdictions": 1,
    "purpose": "descriptive_self_reported_work_time_only"
  },
  "joint_workload": {
    "systems": 55,
    "usable": 51,
    "suppressed": 4,
    "jurisdictions": 53,
    "purpose": "descriptive_joint_cohort_only"
  },
  "time_evidence": {
    "records": 13,
    "by_country": {
      "GBR": 6,
      "JPN": 4,
      "USA": 1,
      "unknown": 2
    },
    "by_analysis": {
      "sensitivity": 6,
      "primary": 6,
      "secondary": 1
    }
  },
  "country_parameters": {
    "records": 232,
    "jurisdictions": 154,
    "by_horizon": {
      "2030": 4,
      "2035": 4,
      "historical": 224
    },
    "by_identification": {
      "point": 224,
      "bounded": 5,
      "uninformative": 3
    },
    "by_layer": {
      "adoption": 230,
      "reported_time_savings": 2
    }
  },
  "records_by_kind": {
    "claims": 4708,
    "claim_sources": 5097,
    "crosswalks": 4207,
    "gaps": 3767,
    "jurisdiction_requirements": 326,
    "labour_market_assessments": 4156,
    "metrics": 25,
    "observations": 2102,
    "research_parameters": 232,
    "scenario_inputs": 161214,
    "skill_profiles": 3039,
    "snapshots": 435,
    "source_projections": 2940,
    "sources": 349,
    "technology_profiles": 3039,
    "workforce_profiles": 55,
    "work_surveys": 12
  },
  "missing_by_reason": {
    "source_not_available": 705048,
    "insufficient_detail": 28518
  },
  "observations_by_metric": {
    "eef-reported-preparation-time-ratio": 6,
    "epoch-paired-higher-current-bin": 37,
    "epoch-paired-lower-current-bin": 37,
    "epoch-paired-same-bin-not-zero-change": 37,
    "eurostat-robot-firm-use-2022": 40,
    "ilo-genai-task-mean-2025": 427,
    "microsoft-genai-population-use": 588,
    "robot-exposure-index-0-3-2026": 923,
    "time-log_time_ratio": 1,
    "time-minutes_per_note": 1,
    "time-percent_change_in_task_duration": 1,
    "time-seconds_per_document": 4
  },
  "sources": 349,
  "snapshots": 435,
  "source_projections_by_horizon": {
    "2030": 381,
    "2035": 2559
  },
  "exposure_occupations_with_group_context": 2956,
  "exposure_occupations_with_usable_index": 2942,
  "observations_missing_by_reason": {
    "conflicting_evidence": 1,
    "insufficient_detail": 1,
    "insufficient_evidence": 75,
    "source_not_available": 4
  }
}

{
  "status": "published",
  "horizons": [
    2030,
    2035
  ],
  "release_id": "indicative-public-2026-11-05-v3",
  "scenario_id": "baseline",
  "published_at": "2026-11-05T18:34:40.134Z",
  "dataset_class": "research",
  "model_version": "genai-indicative-outlook-v2",
  "schema_version": "1.0.0",
  "catalog_versions": {
    "occupations": "ESCO v1.2.1",
    "jurisdictions": "iso-codes 53b1c294240bcfb7429bbc225b9caeb9bf2128b3; CLDR snapshot; NE ca96624a56bd078437bca8184e78163e5039ad19"
  },
  "catalog_checksums": {
    "occupations": "eed361bc593ee93a45ff493c9ee63e182dca0bbadbf944880f76966bd7dec93b",
    "jurisdictions": "f31cbfb06f545d16ea73334904dd2186b7e334ad2cf923344161d09bf6e9bc09"
  },
  "synthetic_fixture": false,
  "indicative_context": {
    "purpose": "indicative_work_pressure_not_dismissal_probability",
    "baseline_date": "2026-06-30",
    "baseline_year": 2026,
    "horizon_anchor": "year_end",
    "method_version": "genai-indicative-outlook-v2",
    "technology_scope": "genai_only",
    "threshold_policy": "editorial_index_5_15_30_50",
    "growth_assumption": "usage_odds_double_every_3_years",
    "baseline_use_scope": "population_any_purpose_15_64",
    "empirical_calibration": false,
    "source_group_transfer": "ISCO08_group_proxy_for_ESCO",
    "sensitivity_doubling_years": [
      5,
      3,
      2
    ]
  },
  "technology_view_context": {
    "gap_policy": "editorial-genai-gap-v1",
    "combination": "maximum_prepared_component_index",
    "default_view": "auto",
    "mapping_policy": "upper_of_published_mapping_alternatives",
    "method_version": "combined-indicative-view-v1",
    "missing_policy": "require_both_for_combined",
    "empirical_calibration": false
  },
  "robotics_outlook_context": {
    "purpose": "separate_editorial_robotics_scenario",
    "baseline_year": 2022,
    "method_version": "robot-indicative-outlook-v1",
    "capability_year": 2026,
    "empirical_calibration": false
  },
  "technology_view_coverage": {
    "genai": {
      "missing": 733566,
      "existing": 864948,
      "by_category": {
        "low": 397391,
        "high": 84334,
        "minimal": 63275,
        "missing": 733566,
        "moderate": 317468,
        "very_high": 2480
      }
    },
    "combined": {
      "missing": 1472882,
      "existing": 125632,
      "by_category": {
        "low": 37734,
        "high": 26295,
        "minimal": 293,
        "missing": 1472882,
        "moderate": 60296,
        "very_high": 1014
      }
    },
    "robotics": {
      "missing": 1435428,
      "existing": 163086,
      "by_category": {
        "low": 38625,
        "high": 25,
        "minimal": 122398,
        "missing": 1435428,
        "moderate": 2038,
        "very_high": 0
      }
    }
  }
}