চিঠিপত্র কেরানি
অফিস ও প্রশাসনিক সহায়তাAI এক্সপোজার
- ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08
অত্যন্ত 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
0.279
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
0.63
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 2% 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
14টি লুকানো কাজ দেখুন| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Compose letters in reply to correspondence concerning such items as requests for merchandise, damage claims, credit information requests, delinquent accounts, incorrect billing, or unsatisfactory service.43-4021 | 0.261872.5 |
Complete form letters in response to requests or problems identified by correspondence.43-4021 | 0.03489.6 |
Gather records pertinent to specific problems, review them for completeness and accuracy, and attach records to correspondence as necessary.43-4021 | 0.02486.9 |
Present clear and concise explanations of governing rules and regulations.43-4021 | 0.02025.6 |
Compose correspondence requesting medical information and records.43-4021 | 0.00902.5 |
Review correspondence for format and typographical accuracy, assemble the information into a prescribed form with the correct number of copies, and submit it to an authorized official for signature.43-4021 | 0.00792.2 |
Read incoming correspondence to ascertain nature of writers' concerns and to determine disposition of correspondence.43-4021 | 0.00250.7 |
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 |
|---|---|
Prepare documents and correspondence, such as damage claims, credit and billing inquiries, invoices, and service complaints.O*NET Task ID 11270 | 1.0 |
Compile data from records to prepare periodic reports.O*NET Task ID 11271 | 1.0 |
Present clear and concise explanations of governing rules and regulations.O*NET Task ID 11272 | 1.0 |
Read incoming correspondence to ascertain nature of writers' concerns and to determine disposition of correspondence.O*NET Task ID 11273 | 1.0 |
Type acknowledgment letters to persons sending correspondence.O*NET Task ID 11274 | 1.0 |
Review correspondence for format and typographical accuracy, assemble the information into a prescribed form with the correct number of copies, and submit it to an authorized official for signature.O*NET Task ID 11275 | 1.0 |
Maintain files and control records to show correspondence activities.O*NET Task ID 11276 | 1.0 |
Gather records pertinent to specific problems, review them for completeness and accuracy, and attach records to correspondence as necessary.O*NET Task ID 11277 | 1.0 |
Complete form letters in response to requests or problems identified by correspondence.O*NET Task ID 11278 | 1.0 |
Route correspondence to other departments for reply.O*NET Task ID 11279 | 1.0 |
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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page