أخصائيو منع الخسائر

خدمات الحماية

التعرّض للذكاء الاصطناعي

  • مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08

    متوسط· 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

    0.057

    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

    0.20

    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 86%.

    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.

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
Maintain documentation or reports on security-related incidents or investigations.

O*NET Task ID 17567

1.0
Prepare written reports on investigations.

O*NET Task ID 17570

1.0
Implement or monitor processes to reduce property or financial losses.

O*NET Task ID 17560

0.5
Investigate known or suspected internal theft, external theft, or vendor fraud.

O*NET Task ID 17561

0.5
Collaborate with law enforcement agencies to report or investigate crimes.

O*NET Task ID 17562

0.5
Conduct store audits to identify problem areas or procedural deficiencies.

O*NET Task ID 17563

0.5
Identify and report merchandise or stock shortages.

O*NET Task ID 17565

0.5
Inspect buildings, equipment, or access points to determine security risks.

O*NET Task ID 17566

0.5
Monitor compliance with standard operating procedures for loss prevention, physical security, or risk management.

O*NET Task ID 17568

0.5
Recommend new or improved processes or equipment to reduce risk exposure.

O*NET Task ID 17571

0.5
Direct work of contract security officers or other loss prevention agents.

O*NET Task ID 17564

0.0
Perform covert surveillance of areas susceptible to loss, such loading docks, distribution centers, or warehouses.

O*NET Task ID 17569

0.0
Train establishment personnel in loss prevention activities.

O*NET Task ID 17572

0.0
Verify proper functioning of physical security systems, such as closed-circuit televisions, alarms, sensor tag systems, or locks.

O*NET Task ID 17573

0.0
Testify in civil or criminal court proceedings.

O*NET Task ID 17574

0.0
Apprehend shoplifters in accordance with guidelines.

O*NET Task ID 17575

0.0
Respond to critical incidents, such as catastrophic events, violent weather, or civil disorders.

O*NET Task ID 17580

0.0

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