Verkehrsflugzeugfuehrer

Transport und Materialbewegung

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    Mittel· 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: 2026-03

    0.000

    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: 2025

    0.27

    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 74% 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

10 ausgeblendete Aufgaben anzeigen

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
Record in log books information, such as flight times, distances flown, and fuel consumption.

O*NET Task ID 10578

1.0
Make announcements regarding flights, using public address systems.

O*NET Task ID 10579

1.0
Use instrumentation to guide flights when visibility is poor.

O*NET Task ID 10562

0.5
Respond to and report in-flight emergencies and malfunctions.

O*NET Task ID 10563

0.5
Contact control towers for takeoff clearances, arrival instructions, and other information, using radio equipment.

O*NET Task ID 10565

0.5
Check passenger and cargo distributions and fuel amounts to ensure that weight and balance specifications are met.

O*NET Task ID 10570

0.5
Monitor engine operation, fuel consumption, and functioning of aircraft systems during flights.

O*NET Task ID 10571

0.5
Confer with flight dispatchers and weather forecasters to keep abreast of flight conditions.

O*NET Task ID 10572

0.5
Coordinate flight activities with ground crews and air traffic control and inform crew members of flight and test procedures.

O*NET Task ID 10573

0.5
Order changes in fuel supplies, loads, routes, or schedules to ensure safety of flights.

O*NET Task ID 10574

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

Berufsinformationen

Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf

März 2026: New evergreen blog post published analyzing AI impact on airline pilots. Automation risk 14%, BLS projects +4% growth through 2034.

[Quelle: AI Changing Work Blog]