বাজার গবেষণা বিশ্লেষক
ব্যবসা ও অর্থAI এক্সপোজার
- ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: '26.08
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: '26.03
0.648
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: '25
0.55
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 12% 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
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 |
|---|---|
Collect and analyze data on customer demographics, preferences, needs, and buying habits to identify potential markets and factors affecting product demand.O*NET Task ID 5433 | 0.5 |
Prepare reports of findings, illustrating data graphically and translating complex findings into written text.O*NET Task ID 5434 | 0.5 |
Measure and assess customer and employee satisfaction.O*NET Task ID 5435 | 0.5 |
Forecast and track marketing and sales trends, analyzing collected data.O*NET Task ID 5436 | 0.5 |
Seek and provide information to help companies determine their position in the marketplace.O*NET Task ID 5437 | 0.5 |
Measure the effectiveness of marketing, advertising, and communications programs and strategies.O*NET Task ID 5438 | 0.5 |
Conduct research on consumer opinions and marketing strategies, collaborating with marketing professionals, statisticians, pollsters, and other professionals.O*NET Task ID 5439 | 0.5 |
Attend staff conferences to provide management with information and proposals concerning the promotion, distribution, design, and pricing of company products or services.O*NET Task ID 5440 | 0.5 |
Gather data on competitors and analyze their prices, sales, and method of marketing and distribution.O*NET Task ID 5441 | 0.5 |
Monitor industry statistics and follow trends in trade literature.O*NET Task ID 5442 | 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
এপ্রি ২০২৬: ATE 0.43 by 2027 in SF Bay Tier 1, in the SOC 13 Financial category (91 occupations analyzed). Crosses moderate-risk threshold ahead of Tier 2 and Tier 3 metros.
[সূত্র: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]মার্চ ২০২৬: Published evergreen blog post analyzing AI impact. 55% exposure, 38% risk, BLS +8% growth.
[সূত্র: AI Changing Work Blog]মার্চ ২০২৬: New blog post: market research faces 60% exposure, 42% risk. 905K workforce.
[সূত্র: ACW Blog]