مساعدو البوفيه
إعداد الطعام والخدمةالتعرّض للذكاء الاصطناعي
- مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08
متوسط· نسبي
منخفضأربع فئات نسبيةمرتفع جدًاقيمة 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
- مصدر البيانات: Anthropicتاريخ النشر: 2026-03
0.000
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745المقياس والأساس والمصدر
- مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025
0.28
0.09نطاق القيم المعروضة هنا0.70قيمة 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 73%.
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
| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Record amounts and types of special food items served to customers.35-3041 | 0.00000.0 |
| Not observed on any surface — 13 task(s) — These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states. | |
Monitor food distribution, ensuring that meals are delivered to the correct recipients and that guidelines, such as those for special diets, are followed. | —0 |
Clean or sterilize dishes, kitchen utensils, equipment, or facilities. | —0 |
Examine trays to ensure that they contain required items. | —0 |
Place food servings on plates or trays according to orders or instructions. | —0 |
Load trays with accessories, such as eating utensils, napkins, or condiments. | —0 |
Take food orders and relay orders to kitchens or serving counters so they can be filled. | —0 |
Stock service stations with items, such as ice, napkins, or straws. | —0 |
Remove trays and stack dishes for return to kitchen after meals are finished. | —0 |
Prepare food items, such as sandwiches, salads, soups, or beverages. | —0 |
Monitor food preparation or serving techniques to ensure that proper procedures are followed. | —0 |
Carry food, silverware, or linen on trays or use carts to carry trays. | —0 |
Determine where patients or patrons would like to eat their meals and help them get situated. | —0 |
Total checks, present them to customers, and accept payment for services. | —0 |
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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Record amounts and types of special food items served to customers.O*NET Task ID 11161 | 1.0 |
Examine trays to ensure that they contain required items.O*NET Task ID 11151 | 0.5 |
Total checks, present them to customers, and accept payment for services.O*NET Task ID 11162 | 0.5 |
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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page