গ্রাহক সেবা প্রতিনিধি

অফিস ও প্রশাসনিক সহায়তা

AI এক্সপোজার

  • ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: '26.08

    অত্যন্ত উচ্চ· 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: '26.03

    0.701

    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: '25

    0.58

    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 5% 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।

Task-level exposure

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
Complete contract forms, prepare change of address records, or issue service discontinuance orders, using computers.

O*NET Task ID 2584

1.0
Compare disputed merchandise with original requisitions and information from invoices and prepare invoices for returned goods.

O*NET Task ID 2589

1.0
Keep records of customer interactions or transactions, recording details of inquiries, complaints, or comments, as well as actions taken.

O*NET Task ID 2578

0.5
Resolve customers' service or billing complaints by performing activities such as exchanging merchandise, refunding money, or adjusting bills.

O*NET Task ID 2579

0.5
Check to ensure that appropriate changes were made to resolve customers' problems.

O*NET Task ID 2580

0.5
Contact customers to respond to inquiries or to notify them of claim investigation results or any planned adjustments.

O*NET Task ID 2581

0.5
Refer unresolved customer grievances to designated departments for further investigation.

O*NET Task ID 2582

0.5
Determine charges for services requested, collect deposits or payments, or arrange for billing.

O*NET Task ID 2583

0.5
Obtain and examine all relevant information to assess validity of complaints and to determine possible causes, such as extreme weather conditions that could increase utility bills.

O*NET Task ID 2585

0.5
Solicit sales of new or additional services or products.

O*NET Task ID 2586

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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information

এই পেশা সংক্রান্ত সাম্প্রতিক পরিবর্তন

জুন ২০২৬: Cited by ADP Research as an example of a high-AI-exposure occupation. Group-level payroll data shows employment in high-exposure occupations down 0.2% year over year overall and down 4.3% for workers aged 22-25 (33rd consecutive monthly decline). The percentages are for the high-exposure group, not for this occupation alone.

[সূত্র: ADP Research, Canaries Dashboard (June 2026)]

মে ২০২৬: Anthropic observed-exposure score: high (zero->observed gap small). High observed exposure due to simpler software pipelines and lower integration cost.

[সূত্র: Anthropic Economic Research (Massenkoff & McCrory, 2026)]

এপ্রি ২০২৬: NBER survey of 6,000 executives: 69% use AI but 90% report zero employment impact. Executives predict -0.7% employment decline over next 3 years.

[সূত্র: NBER Working Paper 34836]