ভারী ট্রাক চালক

পরিবহন ও উপকরণ স্থানান্তর

AI এক্সপোজার

  • ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: '26.08

    মাঝারি· আপেক্ষিক

    কমচারটি আপেক্ষিক স্তরঅত্যন্ত উচ্চ

    পেশা-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

    উৎস ডেটাসেট (XLSX ফাইল ডাউনলোড)

  • ডেটার উৎস: Anthropicপ্রকাশকাল: '26.03

    0.000

    0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745
    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    পর্যবেক্ষিত এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1

    O*NET টাস্কে ম্যাপ করা

    উৎস ডেটাসেট

  • ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: '25

    0.24

    0.09এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.70

    পেশা-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 79% এই মানের সমান বা তার বেশি।

    উৎস ডেটাসেট

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।

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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Maintain logs of working hours or of vehicle service or repair status, following applicable state and federal regulations.

O*NET Task ID 10637

1.0
Read bills of lading to determine assignment details.

O*NET Task ID 10643

1.0
Report vehicle defects, accidents, traffic violations, or damage to the vehicles.

O*NET Task ID 10644

1.0
Check all load-related documentation for completeness and accuracy.

O*NET Task ID 20693

1.0
Operate equipment, such as truck cab computers, CB radios, phones, or global positioning systems (GPS) equipment to exchange necessary information with bases, supervisors, or other drivers.

O*NET Task ID 20695

1.0
Read and interpret maps to determine vehicle routes.

O*NET Task ID 10645

0.5
Collect delivery instructions from appropriate sources, verifying instructions and routes.

O*NET Task ID 10647

0.5
Check conditions of trailers after contents have been unloaded to ensure that there has been no damage.

O*NET Task ID 10650

0.5
Inventory and inspect goods to be moved to determine quantities and conditions.

O*NET Task ID 10655

0.5
Plan or adjust routes based on changing conditions, using computer equipment, global positioning systems (GPS) equipment, or other navigation devices, to minimize fuel consumption and carbon emissions.

O*NET Task ID 19923

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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information

এই পেশা সংক্রান্ত সাম্প্রতিক পরিবর্তন

এপ্রি ২০২৬: Transportation sector saw 32,241 Q1 2026 cuts — 703% increase YoY. Autonomous vehicle testing and AI logistics optimization driving displacement. AI was #1 March cut reason.

[সূত্র: Challenger March 2026]

মার্চ ২০২৬: Challenger: transportation sector 31,702 cuts YTD (+872% YoY), largest sectoral increase in 2026.

[সূত্র: Challenger Gray Feb 2026 Report]