كتاب الانتاج
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
0.093
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745المقياس والأساس والمصدر
- مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025
0.44
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 28%.
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 13 مهمة مخفية| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Calculate figures, such as required amounts of labor or materials, manufacturing costs, or wages, using pricing schedules, adding machines, calculators, or computers.43-5061 | 0.004955.7 | —0 |
Examine documents, materials, or products and monitor work processes to assess completeness, accuracy, and conformance to standards and specifications.43-5061 | 0.003944.3 | 0.005445.6 |
Confer with establishment personnel, vendors, or customers to coordinate production or shipping activities and to resolve complaints or eliminate delays. | —0 | 0.004236.0 |
Compile and prepare documentation related to production sequences, transportation, personnel schedules, or purchase, maintenance, or repair orders. | —0 | 0.002218.4 |
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 |
|---|---|
Review documents, such as production schedules, work orders, or staffing tables, to determine personnel or materials requirements or material priorities.O*NET Task ID 11363 | 1.0 |
Calculate figures, such as required amounts of labor or materials, manufacturing costs, or wages, using pricing schedules, adding machines, calculators, or computers.O*NET Task ID 11369 | 1.0 |
Distribute production schedules or work orders to departments.O*NET Task ID 11370 | 1.0 |
Maintain files, such as maintenance records, bills of lading, or cost reports.O*NET Task ID 11374 | 1.0 |
Provide documentation and information to account for delays, difficulties, or changes to cost estimates.O*NET Task ID 11378 | 1.0 |
Examine documents, materials, or products and monitor work processes to assess completeness, accuracy, and conformance to standards and specifications.O*NET Task ID 11362 | 0.5 |
Revise production schedules when required due to design changes, labor or material shortages, backlogs, or other interruptions, collaborating with management, marketing, sales, production, or engineering.O*NET Task ID 11365 | 0.5 |
Confer with establishment personnel, vendors, or customers to coordinate production or shipping activities and to resolve complaints or eliminate delays.O*NET Task ID 11366 | 0.5 |
Record production data, including volume produced, consumption of raw materials, or quality control measures.O*NET Task ID 11367 | 0.5 |
Requisition and maintain inventories of materials or supplies necessary to meet production demands.O*NET Task ID 11368 | 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