খুচরা বিক্রয়কর্মী
বিক্রয় ও বিপণনAI 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
0.322
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: '25
0.38
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 48% 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 % |
|---|---|---|
Greet customers and ascertain what each customer wants or needs.41-2031 | 0.127637.4 | 0.048528.9 |
Recommend, select, and help locate or obtain merchandise based on customer needs and desires.41-2031 | 0.115733.9 | 0.097057.9 |
Answer questions regarding the store and its merchandise.41-2031 | 0.046713.7 | 0.00482.9 |
Describe merchandise and explain use, operation, and care of merchandise to customers.41-2031 | 0.043212.7 | 0.00814.8 |
Prepare merchandise for purchase or rental.41-2031 | 0.00481.4 | 0.00271.6 |
Ticket, arrange, and display merchandise to promote sales.41-2031 | 0.00180.5 | 0.00653.9 |
Estimate cost of repair or alteration of merchandise.41-2031 | 0.00150.4 | —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 |
|---|---|
Maintain records related to sales.O*NET Task ID 698 | 1.0 |
Prepare sales slips or sales contracts.O*NET Task ID 704 | 1.0 |
Estimate cost of repair or alteration of merchandise.O*NET Task ID 715 | 1.0 |
Maintain knowledge of current sales and promotions, policies regarding payment and exchanges, and security practices.O*NET Task ID 696 | 0.5 |
Compute sales prices, total purchases, and receive and process cash or credit payment.O*NET Task ID 697 | 0.5 |
Recommend, select, and help locate or obtain merchandise based on customer needs and desires.O*NET Task ID 700 | 0.5 |
Answer questions regarding the store and its merchandise.O*NET Task ID 701 | 0.5 |
Describe merchandise and explain use, operation, and care of merchandise to customers.O*NET Task ID 702 | 0.5 |
Ticket, arrange, and display merchandise to promote sales.O*NET Task ID 703 | 0.5 |
Place special orders or call other stores to find desired items.O*NET Task ID 705 | 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