كتاب المراسلات
المكتب والدعم الإداريالتعرّض للذكاء الاصطناعي
- مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08
مرتفع جدًا· 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
0.279
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745المقياس والأساس والمصدر
- مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025
0.63
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 2%.
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 10 مهمة مخفية| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Present clear and concise explanations of governing rules and regulations.43-4021 | 0.280073.7 | 0.070036.8 |
Compose letters in reply to correspondence concerning such items as requests for merchandise, damage claims, credit information requests, delinquent accounts, incorrect billing, or unsatisfactory service.43-4021 | 0.040010.5 | 0.01005.3 |
Type acknowledgment letters to persons sending correspondence.43-4021 | 0.02005.3 | 0.01005.3 |
Prepare documents and correspondence, such as damage claims, credit and billing inquiries, invoices, and service complaints.43-4021 | 0.02005.3 | 0.00000.0 |
Read incoming correspondence to ascertain nature of writers' concerns and to determine disposition of correspondence.43-4021 | 0.01002.6 | 0.050026.3 |
Compile data from records to prepare periodic reports.43-4021 | 0.01002.6 | 0.040021.1 |
Gather records pertinent to specific problems, review them for completeness and accuracy, and attach records to correspondence as necessary.43-4021 | 0.00000.0 | 0.01005.3 |
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 |
|---|---|
Prepare documents and correspondence, such as damage claims, credit and billing inquiries, invoices, and service complaints.O*NET Task ID 11270 | 1.0 |
Compile data from records to prepare periodic reports.O*NET Task ID 11271 | 1.0 |
Present clear and concise explanations of governing rules and regulations.O*NET Task ID 11272 | 1.0 |
Read incoming correspondence to ascertain nature of writers' concerns and to determine disposition of correspondence.O*NET Task ID 11273 | 1.0 |
Type acknowledgment letters to persons sending correspondence.O*NET Task ID 11274 | 1.0 |
Review correspondence for format and typographical accuracy, assemble the information into a prescribed form with the correct number of copies, and submit it to an authorized official for signature.O*NET Task ID 11275 | 1.0 |
Maintain files and control records to show correspondence activities.O*NET Task ID 11276 | 1.0 |
Gather records pertinent to specific problems, review them for completeness and accuracy, and attach records to correspondence as necessary.O*NET Task ID 11277 | 1.0 |
Complete form letters in response to requests or problems identified by correspondence.O*NET Task ID 11278 | 1.0 |
Route correspondence to other departments for reply.O*NET Task ID 11279 | 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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page