مديرو التعويضات والمزايا

الإدارة

التعرّض للذكاء الاصطناعي

  • مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08

    مرتفع· 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

    0.36

    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 60%.

    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

عرض 3 مهمة مخفية

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
Direct preparation and distribution of written and verbal information to inform employees of benefits, compensation, and personnel policies.

O*NET Task ID 3267

1.0
Prepare detailed job descriptions and classification systems and define job levels and families, in partnership with other managers.

O*NET Task ID 3283

1.0
Conduct exit interviews to identify reasons for employee termination.

O*NET Task ID 3286

1.0
Advise management on such matters as equal employment opportunity, sexual harassment, and discrimination.

O*NET Task ID 3266

0.5
Administer, direct, and review employee benefit programs, including the integration of benefit programs following mergers and acquisitions.

O*NET Task ID 3268

0.5
Identify and implement benefits to increase the quality of life for employees by working with brokers and researching benefits issues.

O*NET Task ID 3271

0.5
Design, evaluate, and modify benefits policies to ensure that programs are current, competitive, and in compliance with legal requirements.

O*NET Task ID 3272

0.5
Analyze compensation policies, government regulations, and prevailing wage rates to develop competitive compensation plan.

O*NET Task ID 3273

0.5
Formulate policies, procedures and programs for recruitment, testing, placement, classification, orientation, benefits and compensation, and labor and industrial relations.

O*NET Task ID 3274

0.5
Mediate between benefits providers and employees, such as by assisting in handling employees' benefits-related questions or taking suggestions.

O*NET Task ID 3275

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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

معلومات مهنية