مطورو تطبيقات الهاتف المحمول

الحاسوب والرياضيات

التعرّض للذكاء الاصطناعي

  • مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08

    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: 2026-03

    0.288

    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

    0.53

    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 14%.

    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 1 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
Analyze information to determine, recommend, and plan installation of a new system or modification of an existing system.

O*NET Task ID 21661

1.0
Analyze user needs and software requirements to determine feasibility of design within time and cost constraints.

O*NET Task ID 21662

1.0
Confer with systems analysts, engineers, programmers and others to design systems and to obtain information on project limitations and capabilities, performance requirements and interfaces.

O*NET Task ID 21664

1.0
Coordinate installation of software system.

O*NET Task ID 21666

1.0
Design, develop and modify software systems, using scientific analysis and mathematical models to predict and measure outcomes and consequences of design.

O*NET Task ID 21667

1.0
Determine system performance standards.

O*NET Task ID 21668

1.0
Develop or direct software system testing or validation procedures, programming, or documentation.

O*NET Task ID 21669

1.0
Modify existing software to correct errors, adapt it to new hardware, or upgrade interfaces and improve performance.

O*NET Task ID 21670

1.0
Monitor functioning of equipment to ensure system operates in conformance with specifications.

O*NET Task ID 21671

1.0
Obtain and evaluate information on factors such as reporting formats required, costs, or security needs to determine hardware configuration.

O*NET Task ID 21672

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

معلومات مهنية

تغيّرات حديثة تخصّ هذه المهنة

يوليو 2026: ADP/Stanford linked postings-payroll study of ~7,000 IT workers (2019-2025) prices tasks separately within IT jobs. Advising others on the design or use of technologies is among 8 higher-wage activities; five tasks lost compensation value in 2023-2025 vs 2019-2022, including "develop models of systems, processes, or products." Effect sizes were not published.

[المصدر: ADP Research / Stanford Digital Economy Lab, Unbundling Jobs (July 2026)]

مارس 2026: EIG (Mar 2026) argues the weakness in young adults' labor market is about age, not education: young workers of all education levels lag the rest of the labor market, which does not fit the media narrative of AI displacing computer science majors and entry-level graduates.

[المصدر: EIG: AI and Young-Adult Jobs (March 2026)]

مارس 2026: Brookings (Mar 2026) says research on AI and the labor market is still in its first inning, and studies disagree: ADP payroll data show employment fell more for young workers in high-AI-exposure occupations, while CPS data show unemployment rose less for workers in more exposed occupations.

[المصدر: Brookings Institution]

These summaries were written by AI Changing Work from the source linked with each one, and any figures in them are given as AI Changing Work summarised them; they can differ from the source's own wording and from figures shown elsewhere on this page, so check the source before relying on them. AI Changing Work matched this page's occupation to an O*NET occupation and chose, by its own judgment, case by case, which summaries relate to that O*NET occupation; a summary appearing here does not mean that its source names this occupation.