জরিপ সাক্ষাৎকারকারী
অফিস ও প্রশাসনিক সহায়তাAI এক্সপোজার
- ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08
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: 2026-03
0.385
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
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
12টি লুকানো কাজ দেখুন| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Prepare reports to provide answers in response to specific problems.43-4111 | 0.210091.3 | 0.130037.1 |
Compile, record, and code results or data from interview or survey, using computer or specified form.43-4111 | 0.01004.3 | 0.210060.0 |
Assist individuals in filling out applications or questionnaires.43-4111 | 0.01004.3 | 0.00000.0 |
Collect and analyze data, such as studying old records, tallying the number of outpatients entering each day or week, or participating in federal, state, or local population surveys as a Census Enumerator.43-4111 | 0.00000.0 | 0.01002.9 |
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 |
|---|---|
Ask questions in accordance with instructions to obtain various specified information, such as person's name, address, age, religious preference, or state of residency.O*NET Task ID 2627 | 1.0 |
Identify and resolve inconsistencies in interviewees' responses by means of appropriate questioning or explanation.O*NET Task ID 2628 | 1.0 |
Compile, record, and code results or data from interview or survey, using computer or specified form.O*NET Task ID 2629 | 1.0 |
Review data obtained from interview for completeness and accuracy.O*NET Task ID 2630 | 1.0 |
Assist individuals in filling out applications or questionnaires.O*NET Task ID 2632 | 1.0 |
Identify and report problems in obtaining valid data.O*NET Task ID 2634 | 1.0 |
Explain survey objectives and procedures to interviewees and interpret survey questions to help interviewees' comprehension.O*NET Task ID 2635 | 1.0 |
Prepare reports to provide answers in response to specific problems.O*NET Task ID 2637 | 1.0 |
Ensure payment for services by verifying benefits with the person's insurance provider or working out financing options.O*NET Task ID 2633 | 0.5 |
Perform patient services, such as answering the telephone or assisting patients with financial or medical questions.O*NET Task ID 2636 | 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