صانعو القهوة

إعداد الطعام والخدمة

التعرّض للذكاء الاصطناعي

  • مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08

    متوسط· نسبي

    منخفضأربع فئات نسبيةمرتفع جدًا

    قيمة على مستوى المجموعة المهنية

    المقياس والأساس والمصدر

    أربع فئات نسبية (منخفض / متوسط / مرتفع / مرتفع جدًا)

    831 مهنة تفصيلية في جدول توقعات التوظيف لدى BLS. وتُسند القيمة على مستوى رمز مصفوفة التوظيف الوطنية (NEM)، فالمهن التي تشترك في الرمز نفسه تأخذ النطاق نفسه

    مجموعة البيانات المصدر (تنزيل ملف XLSX)

  • مصدر البيانات: Anthropicتاريخ النشر: 2026-03

    0.000

    0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745
    المقياس والأساس والمصدر

    مؤشر التعرّض المرصود، 0–1 كما نُشر

    مربوط بمهام O*NET

    مجموعة البيانات المصدر

  • مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025

    0.24

    0.09نطاق القيم المعروضة هنا0.70

    قيمة على مستوى المجموعة المهنية

    المقياس والأساس والمصدر

    مؤشر التعرّض للذكاء الاصطناعي التوليدي، 0–1 كما نُشر

    وحدة التصنيف ISCO-08 — تأخذ كل المهن ذات الرمز نفسه هذه القيمة

    محسوب من قِبل هذا الموقع وليس منشورًا من منظمة العمل الدولية: من بين 1,012 مهنة يربطها هذا الموقع بمجموعة بيانات المنظمة، تبلغ نسبة التي تساوي هذه القيمة أو تتجاوزها 79%.

    مجموعة البيانات المصدر

ما نوع القيمة التي ينشرها هذا المصدر

فئة BLS رتبة نسبية لا مستوى مطلق، وليست قياسًا مباشرًا: فهي تجمع الرتب المئينية للمهنة في عدة دراسات منشورة في أربع فئات. وهي ليست توقّعًا للتوظيف أو الأجور، ولا احتمالًا للتبني، ولا تفرّق بين الأتمتة والتعزيز.

Task-level exposure

المهام ذات التعرض فقط

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
Describe menu items to customers, or suggest products that might appeal to them.

O*NET Task ID 17585

1.0
Provide customers with product details, such as coffee blend or preparation descriptions.

O*NET Task ID 17587

1.0
Create signs to advertise store products or events.

O*NET Task ID 17595

0.5
Prepare or serve hot or cold beverages, such as coffee, espresso drinks, blended coffees, or teas.

O*NET Task ID 17581

0.0
Clean or sanitize work areas, utensils, or equipment.

O*NET Task ID 17582

0.0
Clean service or seating areas.

O*NET Task ID 17583

0.0
Check temperatures of freezers, refrigerators, or heating equipment to ensure proper functioning.

O*NET Task ID 17584

0.0
Order, receive, or stock supplies or retail products.

O*NET Task ID 17586

0.0
Receive and process customer payments.

O*NET Task ID 17588

0.0
Serve prepared foods, such as muffins, biscotti, or bagels.

O*NET Task ID 17589

0.0
Stock customer service stations with paper products or beverage preparation items.

O*NET Task ID 17590

0.0
Take customer orders and convey them to other employees for preparation.

O*NET Task ID 17591

0.0
Take out garbage.

O*NET Task ID 17592

0.0
Weigh, grind, or pack coffee beans for customers.

O*NET Task ID 17593

0.0
Wrap, label, or date food items for sale.

O*NET Task ID 17594

0.0
Demonstrate the use of retail equipment, such as espresso machines.

O*NET Task ID 17596

0.0
Prepare or serve menu items, such as sandwiches or salads.

O*NET Task ID 17597

0.0
Set up or restock product displays.

O*NET Task ID 17598

0.0
Slice fruits, vegetables, desserts, or meats for use in food service.

O*NET Task ID 17599

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

معلومات مهنية