পোস্টমাস্টার ও মেইল সুপারিনটেনডেন্ট
ব্যবস্থাপনাAI 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
0.000
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
0.42
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 33% 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 % |
|---|---|---|
Resolve customer complaints.11-9131 | 0.0015100.0 | 0.0020100.0 |
| Not observed on any surface — 11 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. | ||
Organize and supervise activities such as the processing of incoming and outgoing mail. | —0 | —0 |
Direct and coordinate operational, management, and supportive services of one or a number of postal facilities. | —0 | —0 |
Hire and train employees, and evaluate their performance. | —0 | —0 |
Prepare employee work schedules. | —0 | —0 |
Prepare and submit detailed and summary reports of post office activities to designated supervisors. | —0 | —0 |
Negotiate labor disputes. | —0 | —0 |
Collect rents for post office boxes. | —0 | —0 |
Issue and cash money orders. | —0 | —0 |
Inform the public of available services, and of postal laws and regulations. | —0 | —0 |
Select and train postmasters and managers of associate postal units. | —0 | —0 |
Confer with suppliers to obtain bids for proposed purchases and to requisition supplies, disbursing funds according to federal regulations. | —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 |
|---|---|
Prepare and submit detailed and summary reports of post office activities to designated supervisors.O*NET Task ID 5265 | 1.0 |
Inform the public of available services, and of postal laws and regulations.O*NET Task ID 5269 | 1.0 |
Organize and supervise activities, such as the processing of incoming and outgoing mail.O*NET Task ID 5260 | 0.5 |
Direct and coordinate operational, management, and supportive services of one or a number of postal facilities.O*NET Task ID 5261 | 0.5 |
Resolve customer complaints.O*NET Task ID 5262 | 0.5 |
Hire and train employees, and evaluate their performance.O*NET Task ID 5263 | 0.5 |
Prepare employee work schedules.O*NET Task ID 5264 | 0.5 |
Negotiate labor disputes.O*NET Task ID 5266 | 0.5 |
Select and train postmasters and managers of associate postal units.O*NET Task ID 5270 | 0.5 |
Confer with suppliers to obtain bids for proposed purchases and to requisition supplies, disbursing funds according to federal regulations.O*NET Task ID 5271 | 0.5 |
Collect rents for post office boxes.O*NET Task ID 5267 | 0.0 |
Issue and cash money orders.O*NET Task ID 5268 | 0.0 |
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