مبرمجو الحاسوب

الحاسوب والرياضيات

التعرّض للذكاء الاصطناعي

  • مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: '26.08

    مرتفع جدًا· 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: '26.03

    0.745

    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: '25

    0.57

    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 7%.

    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

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
Correct errors by making appropriate changes and rechecking the program to ensure that the desired results are produced.

O*NET Task ID 1267

1.0
Conduct trial runs of programs and software applications to be sure they will produce the desired information and that the instructions are correct.

O*NET Task ID 1268

1.0
Compile and write documentation of program development and subsequent revisions, inserting comments in the coded instructions so others can understand the program.

O*NET Task ID 1269

1.0
Write, update, and maintain computer programs or software packages to handle specific jobs such as tracking inventory, storing or retrieving data, or controlling other equipment.

O*NET Task ID 1270

1.0
Consult with managerial, engineering, and technical personnel to clarify program intent, identify problems, and suggest changes.

O*NET Task ID 1271

1.0
Perform or direct revision, repair, or expansion of existing programs to increase operating efficiency or adapt to new requirements.

O*NET Task ID 1272

1.0
Write, analyze, review, and rewrite programs, using workflow chart and diagram, and applying knowledge of computer capabilities, subject matter, and symbolic logic.

O*NET Task ID 1273

1.0
Write or contribute to instructions or manuals to guide end users.

O*NET Task ID 1274

1.0
Investigate whether networks, workstations, the central processing unit of the system, or peripheral equipment are responding to a program's instructions.

O*NET Task ID 1275

1.0
Prepare detailed workflow charts and diagrams that describe input, output, and logical operation, and convert them into a series of instructions coded in a computer language.

O*NET Task ID 1276

1.0

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

Occupation information

تغيّرات حديثة تخصّ هذه المهنة

مايو 2026: Anthropic observed-exposure score: 75% (highest in dataset). Highest in dataset (75%). Computer & Math category overall sits at 33% observed vs 90% theoretical.

[المصدر: Anthropic Economic Research (Massenkoff & McCrory, 2026)]

أبريل 2026: BOK research identifies codified, textbook-style knowledge work as most AI-vulnerable. Korean youth employment in AI-exposed coding/programming roles shows paradoxical growth (+1.2pp) but collapsing new-hire rates.

[المصدر: Bank of Korea Employment Research (2025)]

مارس 2026: Dallas Fed: Computer systems design sector shows employment decline of 5% alongside 16.7% wage growth, suggesting AI automates routine coding while rewarding complex problem-solving.

[المصدر: Dallas Fed (Feb 2026)]