محللو سلسلة التوريد
الأعمال والماليةالتعرّض 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
0.157
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745المقياس والأساس والمصدر
- مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025
0.46
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 24%.
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 55 مهمة مخفية| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Develop or maintain cost estimates, forecasts, or cost models.13-1081 | 0.037832.2 | 0.00636.9 |
Develop or maintain payment systems to ensure accuracy of vendor payments.13-1081 | 0.012110.3 | 0.00697.5 |
Develop an understanding of customers' needs and take actions to ensure that such needs are met.13-1081 | 0.00937.9 | 0.012914.1 |
Determine feasibility of designing new facilities or modifying existing facilities, based on factors such as cost, available space, schedule, technical requirements, or ergonomics.13-1081 | 0.00685.8 | —0 |
Support the development of training materials and technical manuals.13-1081 | 0.00554.7 | —0 |
Develop and implement technical project management tools, such as plans, schedules, and responsibility and compliance matrices.13-1081 | 0.00514.3 | 0.00151.6 |
Analyze or interpret logistics data involving customer service, forecasting, procurement, manufacturing, inventory, transportation, or warehousing.13-1081 | 0.00504.3 | 0.019721.5 |
Develop logistic metrics, internal analysis tools, or key performance indicators for business units.13-1081 | 0.00443.7 | —0 |
Propose logistics solutions for customers.13-1081 | 0.00423.6 | —0 |
Determine packaging requirements.13-1081 | 0.00403.4 | 0.00192.1 |
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 |
|---|---|
Enter logistics-related data into databases.O*NET Task ID 15883 | 1.0 |
Write or revise standard operating procedures for logistics processes.O*NET Task ID 15891 | 1.0 |
Maintain logistics records in accordance with corporate policies.O*NET Task ID 15899 | 1.0 |
Enter carbon-output or environmental-impact data into spreadsheets or environmental management or auditing software programs.O*NET Task ID 20014 | 1.0 |
Identify opportunities for inventory reductions.O*NET Task ID 15881 | 0.5 |
Monitor industry standards, trends, or practices to identify developments in logistics planning or execution.O*NET Task ID 15882 | 0.5 |
Develop or maintain payment systems to ensure accuracy of vendor payments.O*NET Task ID 15884 | 0.5 |
Determine packaging requirements.O*NET Task ID 15885 | 0.5 |
Develop or maintain freight rate databases for use by supply chain departments to determine the most economical modes of transportation.O*NET Task ID 15886 | 0.5 |
Contact potential vendors to determine material availability.O*NET Task ID 15887 | 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