হোটেল ম্যানেজার
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
0.121
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
0.37
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 53% 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
17টি লুকানো কাজ দেখুন| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Develop and implement policies and procedures for the operation of a department or establishment.11-9081 | 0.017761.2 | 0.002911.6 |
Answer inquiries pertaining to hotel policies and services, and resolve occupants' complaints.11-9081 | 0.006522.5 | 0.012650.4 |
Monitor the revenue activity of the hotel or facility.11-9081 | 0.00175.9 | 0.00239.2 |
Prepare required paperwork pertaining to departmental functions.11-9081 | 0.00155.2 | —0 |
Meet with clients to schedule and plan details of conventions, banquets, receptions and other functions.11-9081 | 0.00155.2 | —0 |
Show, rent, or assign accommodations. | —0 | 0.004518.0 |
Coordinate front-office activities of hotels or motels, and resolve problems. | —0 | 0.002710.8 |
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 required paperwork pertaining to departmental functions.O*NET Task ID 1117 | 1.0 |
Greet and register guests.O*NET Task ID 1104 | 0.5 |
Answer inquiries pertaining to hotel policies and services, and resolve occupants' complaints.O*NET Task ID 1105 | 0.5 |
Assign duties to workers, and schedule shifts.O*NET Task ID 1106 | 0.5 |
Coordinate front-office activities of hotels or motels, and resolve problems.O*NET Task ID 1107 | 0.5 |
Participate in financial activities, such as the setting of room rates, the establishment of budgets, and the allocation of funds to departments.O*NET Task ID 1108 | 0.5 |
Manage and maintain temporary or permanent lodging facilities.O*NET Task ID 1111 | 0.5 |
Observe and monitor staff performance to ensure efficient operations and adherence to facility's policies and procedures.O*NET Task ID 1112 | 0.5 |
Show, rent, or assign accommodations.O*NET Task ID 1114 | 0.5 |
Develop and implement policies and procedures for the operation of a department or establishment.O*NET Task ID 1115 | 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