Buchhalter und Wirtschaftsprüfer

Wirtschaft und Finanzen

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: '26.08

    Sehr hoch· relativ

    NiedrigVier relative BänderSehr hoch

    Wert auf Berufsgruppenebene

    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Vier relative Bänder (Niedrig / Mittel / Hoch / Sehr hoch)

    831 detaillierte Berufe in der BLS-Beschäftigungsprojektionstabelle. Der Wert wird je Code der National Employment Matrix (NEM) vergeben, daher erhalten Berufe mit demselben NEM-Code dasselbe Band

    Quelldatensatz (XLSX-Download)

  • Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: '26.03

    0.348

    0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745
    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht

    Auf O*NET-Aufgaben abgebildet

    Quelldatensatz

  • Datenquelle: ILOVeröffentlicht: '25

    0.51

    0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70

    Wert auf Berufsgruppenebene

    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Index der Exposition gegenüber generativer KI, 0–1 wie veröffentlicht

    ISCO-08-Berufsgattung — alle Berufe mit demselben Code erhalten diesen Wert

    Von dieser Website berechnet, nicht von der IAO veröffentlicht: Von den 1.012 Berufen, die diese Website mit dem IAO-Datensatz verknüpft, erreichen oder übertreffen 17% diesen Wert.

    Quelldatensatz

Welche Art von Wert diese Quelle veröffentlicht

Die Kategorie von BLS ist ein relativer Rang und kein absolutes Niveau, und sie ist keine eigene Messung: Sie fasst die Perzentilränge des Berufs aus mehreren veröffentlichten Studien in vier Bänder zusammen. Sie ist weder eine Beschäftigungs- oder Lohnprognose noch eine Einführungswahrscheinlichkeit und unterscheidet nicht zwischen Automatisierung und Augmentierung.

Task-level exposure

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
Prepare detailed reports on audit findings.

O*NET Task ID 21505

1.0
Prepare adjusting journal entries.

O*NET Task ID 21515

1.0
Establish tables of accounts and assign entries to proper accounts.

O*NET Task ID 21517

1.0
Report to management about asset utilization and audit results, and recommend changes in operations and financial activities.

O*NET Task ID 21506

0.5
Collect and analyze data to detect deficient controls, duplicated effort, extravagance, fraud, or non-compliance with laws, regulations, and management policies.

O*NET Task ID 21507

0.5
Inspect account books and accounting systems for efficiency, effectiveness, and use of accepted accounting procedures to record transactions.

O*NET Task ID 21508

0.5
Supervise auditing of establishments, and determine scope of investigation required.

O*NET Task ID 21509

0.5
Confer with company officials about financial and regulatory matters.

O*NET Task ID 21510

0.5
Examine and evaluate financial and information systems, recommending controls to ensure system reliability and data integrity.

O*NET Task ID 21511

0.5
Inspect cash on hand, notes receivable and payable, negotiable securities, and canceled checks to confirm records are accurate.

O*NET Task ID 21512

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

Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf

Apr. 2026: NBER survey of 6,000 executives: 69% use AI but 90% report zero employment impact. Executives predict -0.7% employment decline over next 3 years.

[Quelle: NBER Working Paper 34836]

März 2026: Karpathy rates accountants 9/10 for AI exposure, among the highest-scoring occupations in his analysis of 342 US jobs.

[Quelle: Karpathy AI Exposure Score (Fortune)]

März 2026: While the arXiv study focused primarily on computer/math occupations, accountants (AI exposure 73/100) face similar dynamics: structural changes in AI adoption preceded the ChatGPT era. Workers with AI fluency are better positioned regardless of occupation.

[Quelle: Frank et al. (2026) arXiv:2601.02554]