سائقو الشاحنات الثقيلة

النقل وتحريك المواد

التعرّض للذكاء الاصطناعي

  • مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: '26.08

    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: '26.03

    0.000

    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: '25

    0.24

    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 79%.

    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 logs of working hours or of vehicle service or repair status, following applicable state and federal regulations.

O*NET Task ID 10637

1.0
Read bills of lading to determine assignment details.

O*NET Task ID 10643

1.0
Report vehicle defects, accidents, traffic violations, or damage to the vehicles.

O*NET Task ID 10644

1.0
Check all load-related documentation for completeness and accuracy.

O*NET Task ID 20693

1.0
Operate equipment, such as truck cab computers, CB radios, phones, or global positioning systems (GPS) equipment to exchange necessary information with bases, supervisors, or other drivers.

O*NET Task ID 20695

1.0
Read and interpret maps to determine vehicle routes.

O*NET Task ID 10645

0.5
Collect delivery instructions from appropriate sources, verifying instructions and routes.

O*NET Task ID 10647

0.5
Check conditions of trailers after contents have been unloaded to ensure that there has been no damage.

O*NET Task ID 10650

0.5
Inventory and inspect goods to be moved to determine quantities and conditions.

O*NET Task ID 10655

0.5
Plan or adjust routes based on changing conditions, using computer equipment, global positioning systems (GPS) equipment, or other navigation devices, to minimize fuel consumption and carbon emissions.

O*NET Task ID 19923

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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information

تغيّرات حديثة تخصّ هذه المهنة

أبريل 2026: Transportation sector saw 32,241 Q1 2026 cuts — 703% increase YoY. Autonomous vehicle testing and AI logistics optimization driving displacement. AI was #1 March cut reason.

[المصدر: Challenger March 2026]

مارس 2026: Challenger: transportation sector 31,702 cuts YTD (+872% YoY), largest sectoral increase in 2026.

[المصدر: Challenger Gray Feb 2026 Report]