মানব সম্পদ সহকারী
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
0.405
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
0.60
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 4% 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
16টি লুকানো কাজ দেখুন| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Answer questions regarding examinations, eligibility, salaries, benefits, and other pertinent information.43-4161 | 0.0100100.0 | 0.00000.0 |
Interview job applicants to obtain and verify information used to screen and evaluate them.43-4161 | 0.00000.0 | 0.010050.0 |
Compile and prepare reports and documents pertaining to personnel activities.43-4161 | 0.00000.0 | 0.010050.0 |
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 |
|---|---|
Record data for each employee, including such information as addresses, weekly earnings, absences, amount of sales or production, supervisory reports on performance, and dates of and reasons for terminations.O*NET Task ID 2689 | 1.0 |
Answer questions regarding examinations, eligibility, salaries, benefits, and other pertinent information.O*NET Task ID 2691 | 1.0 |
Compile and prepare reports and documents pertaining to personnel activities.O*NET Task ID 2697 | 1.0 |
Inform job applicants of their acceptance or rejection of employment.O*NET Task ID 2698 | 1.0 |
Administer and score applicant and employee aptitude, personality, and interest assessment instruments.O*NET Task ID 2704 | 1.0 |
Explain company personnel policies, benefits, and procedures to employees or job applicants.O*NET Task ID 2687 | 0.5 |
Process and review employment applications to evaluate qualifications or eligibility of applicants.O*NET Task ID 2690 | 0.5 |
Examine employee files to answer inquiries and provide information for personnel actions.O*NET Task ID 2692 | 0.5 |
Gather personnel records from other departments or employees.O*NET Task ID 2693 | 0.5 |
Search employee files to obtain information for authorized persons and organizations, such as credit bureaus and finance companies.O*NET Task ID 2694 | 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