অপারেশন রিসার্চ বিশ্লেষক
কম্পিউটার ও গণিতAI 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
0.429
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: '25
0.56
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 8% 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
শুধু এক্সপোজার থাকা কাজ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Observe the current system in operation, and gather and analyze information about each of the component problems, using a variety of sources.15-2031 | 0.090026.5 | 0.330033.0 |
Study and analyze information about alternative courses of action to determine which plan will offer the best outcomes.15-2031 | 0.090026.5 | 0.160016.0 |
Formulate mathematical or simulation models of problems, relating constants and variables, restrictions, alternatives, conflicting objectives, and their numerical parameters.15-2031 | 0.050014.7 | 0.04004.0 |
Analyze information obtained from management to conceptualize and define operational problems.15-2031 | 0.040011.8 | 0.200020.0 |
Break systems into their components, assign numerical values to each component, and examine the mathematical relationships between them.15-2031 | 0.040011.8 | 0.05005.0 |
Define data requirements, and gather and validate information, applying judgment and statistical tests.15-2031 | 0.01002.9 | 0.200020.0 |
Perform validation and testing of models to ensure adequacy, and reformulate models, as necessary.15-2031 | 0.01002.9 | 0.01001.0 |
Specify manipulative or computational methods to be applied to models.15-2031 | 0.01002.9 | 0.01001.0 |
Prepare management reports defining and evaluating problems and recommending solutions.15-2031 | 0.00000.0 | 0.00000.0 |
Develop and apply time and cost networks to plan, control, and review large projects.15-2031 | 0.00000.0 | —0 |
Develop business methods and procedures, including accounting systems, file systems, office systems, logistics systems, and production schedules.15-2031 | 0.00000.0 | —0 |
Present the results of mathematical modeling and data analysis to management or other end users.15-2031 | 0.00000.0 | —0 |
Collaborate with others in the organization to ensure successful implementation of chosen problem solutions. | —0 | 0.00000.0 |
| Not observed on any surface — 4 task(s) — These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states. | ||
Collaborate with senior managers and decision makers to identify and solve a variety of problems and to clarify management objectives. | —0 | —0 |
Design, conduct, and evaluate experimental operational models in cases where models cannot be developed from existing data. | —0 | —0 |
Educate staff in the use of mathematical models. | —0 | —0 |
Review research literature. | —0 | —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 |
|---|---|
Formulate mathematical or simulation models of problems, relating constants and variables, restrictions, alternatives, conflicting objectives, and their numerical parameters.O*NET Task ID 7377 | 1.0 |
Break systems into their components, assign numerical values to each component, and examine the mathematical relationships between them.O*NET Task ID 7385 | 1.0 |
Specify manipulative or computational methods to be applied to models.O*NET Task ID 7386 | 1.0 |
Design, conduct, and evaluate experimental operational models in cases where models cannot be developed from existing data.O*NET Task ID 7388 | 1.0 |
Collaborate with others in the organization to ensure successful implementation of chosen problem solutions.O*NET Task ID 7378 | 0.5 |
Analyze information obtained from management to conceptualize and define operational problems.O*NET Task ID 7379 | 0.5 |
Perform validation and testing of models to ensure adequacy, and reformulate models, as necessary.O*NET Task ID 7380 | 0.5 |
Collaborate with senior managers and decision makers to identify and solve a variety of problems and to clarify management objectives.O*NET Task ID 7381 | 0.5 |
Define data requirements, and gather and validate information, applying judgment and statistical tests.O*NET Task ID 7382 | 0.5 |
Study and analyze information about alternative courses of action to determine which plan will offer the best outcomes.O*NET Task ID 7383 | 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
Occupation information
এই পেশা সংক্রান্ত সাম্প্রতিক পরিবর্তন
মার্চ ২০২৬: New blog post analyzing AI impact on operations research analyst careers with 50% exposure and 32% automation risk.
[সূত্র: AI Changing Work Blog]