সফটওয়্যার ডেভেলপার
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
0.288
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: '25
0.53
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 14% 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 কাজValues 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 |
|---|---|
Analyze information to determine, recommend, and plan installation of a new system or modification of an existing system.O*NET Task ID 21661 | 1.0 |
Analyze user needs and software requirements to determine feasibility of design within time and cost constraints.O*NET Task ID 21662 | 1.0 |
Confer with systems analysts, engineers, programmers and others to design systems and to obtain information on project limitations and capabilities, performance requirements and interfaces.O*NET Task ID 21664 | 1.0 |
Coordinate installation of software system.O*NET Task ID 21666 | 1.0 |
Design, develop and modify software systems, using scientific analysis and mathematical models to predict and measure outcomes and consequences of design.O*NET Task ID 21667 | 1.0 |
Determine system performance standards.O*NET Task ID 21668 | 1.0 |
Develop or direct software system testing or validation procedures, programming, or documentation.O*NET Task ID 21669 | 1.0 |
Modify existing software to correct errors, adapt it to new hardware, or upgrade interfaces and improve performance.O*NET Task ID 21670 | 1.0 |
Monitor functioning of equipment to ensure system operates in conformance with specifications.O*NET Task ID 21671 | 1.0 |
Obtain and evaluate information on factors such as reporting formats required, costs, or security needs to determine hardware configuration.O*NET Task ID 21672 | 1.0 |
Train users to use new or modified equipment.O*NET Task ID 21679 | 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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
Occupation information
এই পেশা সংক্রান্ত সাম্প্রতিক পরিবর্তন
জুল ২০২৬: ADP/Stanford linked postings-payroll study of ~7,000 IT workers (2019-2025) prices tasks separately within IT jobs. Advising others on the design or use of technologies is among 8 higher-wage activities; five tasks lost compensation value in 2023-2025 vs 2019-2022, including "develop models of systems, processes, or products." Effect sizes were not published.
[সূত্র: ADP Research / Stanford Digital Economy Lab, Unbundling Jobs (July 2026)]জুন ২০২৬: Cited by ADP Research as an example of a high-AI-exposure occupation. Group-level payroll data shows employment in high-exposure occupations down 0.2% year over year overall and down 4.3% for workers aged 22-25 (33rd consecutive monthly decline). The percentages are for the high-exposure group, not for this occupation alone.
[সূত্র: ADP Research, Canaries Dashboard (June 2026)]এপ্রি ২০২৬: Korean youth employment data shows codified knowledge work most vulnerable to AI displacement. Professional/technical services lost 98,000 workers in Jan 2026 (worst since 2013). Entry-level coding tasks at highest risk.
[সূত্র: Econmingle / National Assembly Budget Office (2026)]