বারিস্তা

খাদ্য প্রস্তুতি ও সেবা

AI এক্সপোজার

  • ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08

    মাঝারি· আপেক্ষিক

    কমচারটি আপেক্ষিক স্তরঅত্যন্ত উচ্চ

    পেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান

    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    চারটি আপেক্ষিক স্তর (কম / মাঝারি / উচ্চ / অত্যন্ত উচ্চ)

    BLS কর্মসংস্থান পূর্বাভাস সারণির 831টি বিস্তারিত পেশার ভিত্তিতে। মান NEM (ন্যাশনাল এমপ্লয়মেন্ট ম্যাট্রিক্স) কোড অনুযায়ী দেওয়া হয়, তাই একই NEM কোডের পেশাগুলি একই ব্যান্ড পায়

    উৎস ডেটাসেট (XLSX ফাইল ডাউনলোড)

  • ডেটার উৎস: Anthropicপ্রকাশকাল: 2026-03

    0.000

    0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745
    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    পর্যবেক্ষিত এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1

    O*NET টাস্কে ম্যাপ করা

    উৎস ডেটাসেট

  • ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025

    0.24

    0.09এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.70

    পেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান

    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    জেনারেটিভ AI এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1

    ISCO-08 ইউনিট গ্রুপ — একই কোডের সব পেশা এই মানই পায়

    এটি এই সাইটের হিসাব, ILO-এর প্রকাশিত সংখ্যা নয়: এই সাইট ILO ডেটাসেটের সঙ্গে যুক্ত করা ১,০১২টি পেশার মধ্যে 79% এই মানের সমান বা তার বেশি।

    উৎস ডেটাসেট

এই উৎস কী ধরনের মান প্রকাশ করে

BLS-এর শ্রেণিবিভাগ একটি আপেক্ষিক র্যাঙ্ক, পরম মাত্রা নয়, এবং এটি সরাসরি পরিমাপও নয়: এটি কয়েকটি প্রকাশিত গবেষণায় পাওয়া পেশার পার্সেন্টাইল র্যাঙ্কগুলিকে চারটি স্তরে ভাগ করে। এটি কর্মসংস্থান বা মজুরির পূর্বাভাস নয়, গ্রহণের সম্ভাবনাও নয়, এবং এটি স্বয়ংক্রিয়তা ও সম্প্রসারণের মধ্যে পার্থক্য করে না।

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
Describe menu items to customers, or suggest products that might appeal to them.

O*NET Task ID 17585

1.0
Provide customers with product details, such as coffee blend or preparation descriptions.

O*NET Task ID 17587

1.0
Create signs to advertise store products or events.

O*NET Task ID 17595

0.5
Prepare or serve hot or cold beverages, such as coffee, espresso drinks, blended coffees, or teas.

O*NET Task ID 17581

0.0
Clean or sanitize work areas, utensils, or equipment.

O*NET Task ID 17582

0.0
Clean service or seating areas.

O*NET Task ID 17583

0.0
Check temperatures of freezers, refrigerators, or heating equipment to ensure proper functioning.

O*NET Task ID 17584

0.0
Order, receive, or stock supplies or retail products.

O*NET Task ID 17586

0.0
Receive and process customer payments.

O*NET Task ID 17588

0.0
Serve prepared foods, such as muffins, biscotti, or bagels.

O*NET Task ID 17589

0.0
Stock customer service stations with paper products or beverage preparation items.

O*NET Task ID 17590

0.0
Take customer orders and convey them to other employees for preparation.

O*NET Task ID 17591

0.0
Take out garbage.

O*NET Task ID 17592

0.0
Weigh, grind, or pack coffee beans for customers.

O*NET Task ID 17593

0.0
Wrap, label, or date food items for sale.

O*NET Task ID 17594

0.0
Demonstrate the use of retail equipment, such as espresso machines.

O*NET Task ID 17596

0.0
Prepare or serve menu items, such as sandwiches or salads.

O*NET Task ID 17597

0.0
Set up or restock product displays.

O*NET Task ID 17598

0.0
Slice fruits, vegetables, desserts, or meats for use in food service.

O*NET Task ID 17599

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

পেশাগত তথ্য

এই পেশা সংক্রান্ত সাম্প্রতিক পরিবর্তন

মার্চ ২০২৬: Published evergreen blog post analyzing AI impact on baristas with 18% exposure and 20% automation risk.

[সূত্র: AI Changing Work Blog]