Verwaltungsassistenten
Büro und VerwaltungsunterstützungKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: '26.08
Sehr hoch· relativ
NiedrigVier relative BänderSehr hochWert 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
- Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: '26.03
0.453
0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht
Auf O*NET-Aufgaben abgebildet
- Datenquelle: ILOVeröffentlicht: '25
0.58
0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70Wert 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 5% diesen Wert.
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
Nur exponierte AufgabenValues 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 |
|---|---|
Open, read, route, and distribute incoming mail or other materials and answer routine letters.O*NET Task ID 2794 | 1.0 |
Complete forms in accordance with company procedures.O*NET Task ID 2795 | 1.0 |
Review work done by others to check for correct spelling and grammar, ensure that company format policies are followed, and recommend revisions.O*NET Task ID 2797 | 1.0 |
Conduct searches to find needed information, using such sources as the Internet.O*NET Task ID 2805 | 1.0 |
Take dictation in shorthand or by machine and transcribe information.O*NET Task ID 2811 | 1.0 |
Use computers for various applications, such as database management or word processing.O*NET Task ID 20280 | 1.0 |
Create, maintain, and enter information into databases.O*NET Task ID 20281 | 1.0 |
Set up and manage paper or electronic filing systems, recording information, updating paperwork, or maintaining documents, such as attendance records, correspondence, or other material.O*NET Task ID 20282 | 1.0 |
Compose, type, and distribute meeting notes, routine correspondence, or reports, such as presentations or expense, statistical, or monthly reports.O*NET Task ID 20284 | 1.0 |
Develop or maintain internal or external company Web sites.O*NET Task ID 20288 | 1.0 |
Order and dispense supplies.O*NET Task ID 2804 | 0.0 |
Supervise other clerical staff and provide training and orientation to new staff.O*NET Task ID 2814 | 0.0 |
Operate office equipment, such as fax machines, copiers, or phone systems and arrange for repairs when equipment malfunctions.O*NET Task ID 20283 | 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
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]Apr. 2026: Brookings 2024 flags office/admin support (19M US workers, majority female) as among the five highest-exposure occupation families to generative AI. Over 50% of daily tasks are exposure-scored as assistable or replaceable by current LLMs.
[Quelle: Brookings 2024 — Generative AI, the American worker]Apr. 2026: OpenAI framework flags administrative assistants in office/administrative high-risk band; ChatGPT usage in this category is roughly 3x the average.
[Quelle: OpenAI Jobs Transition Framework, April 2026]