ভবন পরিষ্কার কর্মী তত্ত্বাবধায়ক
খাদ্য প্রস্তুতি ও সেবাAI এক্সপোজার
- ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08
উচ্চ· 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
0.044
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
0.22
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 81% 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
21টি লুকানো কাজ দেখুন| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Recommend changes that could improve service and increase operational efficiency.37-1011 | 0.029941.2 |
Select the most suitable cleaning materials for different types of linens, furniture, flooring, and surfaces.37-1011 | 0.028839.7 |
Prepare reports on activity, personnel, and information such as occupancy, hours worked, facility usage, work performed, and departmental expenses.37-1011 | 0.009012.5 |
Direct activities for stopping the spread of infections in facilities such as hospitals.37-1011 | 0.00314.2 |
Evaluate employee performance and recommend personnel actions such as promotions, transfers, and dismissals.37-1011 | 0.00172.4 |
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 |
|---|---|
Plan and prepare employee work schedules.O*NET Task ID 9514 | 1.0 |
Establish and implement operational standards and procedures for the departments supervised.O*NET Task ID 9527 | 1.0 |
Maintain required records of work hours, budgets, payrolls, and other information.O*NET Task ID 9531 | 1.0 |
Prepare reports on activity, personnel, and information, such as occupancy, hours worked, facility usage, work performed, and departmental expenses.O*NET Task ID 9536 | 1.0 |
Forecast necessary levels of staffing and stock at different times to facilitate effective scheduling and ordering.O*NET Task ID 9523 | 0.5 |
Evaluate employee performance and recommend personnel actions, such as promotions, transfers, and dismissals.O*NET Task ID 9525 | 0.5 |
Select and order or purchase new equipment, supplies, or furnishings.O*NET Task ID 9529 | 0.5 |
Recommend changes that could improve service and increase operational efficiency.O*NET Task ID 9530 | 0.5 |
Screen job applicants, and hire new employees.O*NET Task ID 9532 | 0.5 |
Perform financial tasks, such as estimating costs and preparing and managing budgets.O*NET Task ID 9535 | 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