পানীয় পরিচালক
খাদ্য প্রস্তুতি ও সেবাAI এক্সপোজার
- ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08
মাঝারি· আপেক্ষিক
কমচারটি আপেক্ষিক স্তরঅত্যন্ত উচ্চপেশা-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
- ডেটার উৎস: Anthropicপ্রকাশকাল: 2026-03
0.000
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
0.36
0.09এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.70পেশা-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 60% এই মানের সমান বা তার বেশি।
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।
Task-level exposure
22টি লুকানো কাজ দেখুন| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Investigate and resolve complaints regarding food quality, service, or accommodations.11-9051 | 0.003534.7 | 0.010066.4 |
Assess staffing needs and recruit staff, using methods such as newspaper advertisements or attendance at job fairs.11-9051 | 0.002827.7 | 0.001510.3 |
Review menus and analyze recipes to determine labor and overhead costs, and assign prices to menu items.11-9051 | 0.002221.8 | —0 |
Estimate food, liquor, wine, and other beverage consumption to anticipate amounts to be purchased or requisitioned.11-9051 | 0.001615.8 | —0 |
Take dining reservations. | —0 | 0.001912.3 |
Maintain food and equipment inventories, and keep inventory records. | —0 | 0.001611.0 |
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 |
|---|---|
Keep records required by government agencies regarding sanitation or food subsidies.O*NET Task ID 1085 | 1.0 |
Create specialty dishes and develop recipes to be used in dining facilities.O*NET Task ID 1101 | 1.0 |
Investigate and resolve complaints regarding food quality, service, or accommodations.O*NET Task ID 1078 | 0.5 |
Schedule and receive food and beverage deliveries, checking delivery contents to verify product quality and quantity.O*NET Task ID 1079 | 0.5 |
Monitor budgets and payroll records, and review financial transactions to ensure that expenditures are authorized and budgeted.O*NET Task ID 1081 | 0.5 |
Schedule staff hours and assign duties.O*NET Task ID 1082 | 0.5 |
Monitor compliance with health and fire regulations regarding food preparation and serving, and building maintenance in lodging and dining facilities.O*NET Task ID 1083 | 0.5 |
Coordinate assignments of cooking personnel to ensure economical use of food and timely preparation.O*NET Task ID 1084 | 0.5 |
Establish standards for personnel performance and customer service.O*NET Task ID 1086 | 0.5 |
Estimate food, liquor, wine, and other beverage consumption to anticipate amounts to be purchased or requisitioned.O*NET Task ID 1087 | 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