سائقو الشاحنات الثقيلة
النقل وتحريك الموادالتعرّض للذكاء الاصطناعي
- مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: '26.08
متوسط· 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: '26.03
0.000
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745المقياس والأساس والمصدر
- مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: '25
0.24
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 79%.
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 29 مهمة مخفية| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
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.53-3032 | 0.010858.3 |
Read and interpret maps to determine vehicle routes.53-3032 | 0.007741.7 |
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 |
|---|---|
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®, Anthropic Economic Index, 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]