Terminplaner
Vereinigte Staaten · BLS-Beschäftigungsprognosen 2024–34 (Zahlen der SOC-Berufsgruppe 43-4171)
KI-Exposition in veröffentlichter Forschung
Die folgenden Zahlen sind unverändert aus externen Datensätzen übernommen. Deckt ein Datensatz diesen Beruf nicht ab, erscheint der Wert als — und nicht als Null.
Datenanbieter: OpenAI · "GPTs are GPTs"
Zeitbezug: Stand 2023Ex-ante-Schätzung
Bewertet an der Leistungsfähigkeit der GPT-4-Generation.
- Basis menschliche Bewertende
- 58.3%
- Basis GPT-4-Bewertung
- 53.3%
β = direkte Exposition (E1) + 0,5 × Exposition bei verfügbaren Werkzeugen (E2), gemäß der Definition des Quell-Repositorys.
19 bewertete Aufgaben · 16 Aufgaben mit β ≥ 0,5 (84.2%)
- Version:
- gh-main-0471612
- Lizenz:
- MIT License · Copyright (c) 2024 OpenAI
Datenanbieter: Anthropic Economic Index
Zeitbezug: Veröffentlicht 2026-03-05zusammengesetzter Index
- Beobachtete Exposition
- 43.4%
Theoretischer Expositionsindex, gewichtet mit der gemessenen Claude-Nutzung, gemäß der Definition des Originalberichts.
19 Aufgaben · Nutzung beobachtet bei 5 · Mittelwert 25.1%
Data: Anthropic Economic Index — labor_market_impacts, CC-BY, https://huggingface.co/datasets/Anthropic/EconomicIndex
AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.
- Version:
- hf-lmi-2026-03
- Lizenz:
- CC BY 4.0
- Beobachtungszeitraum:
- — (für dieses Release nicht zutreffend)
- Modell:
- — (von der Quelle nicht angegeben)
- Quelle der Definition:
- https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts
Prognose 2023 vs. beobachtungsbasierter Index, veröffentlicht 2026-03-05
Die eine Karte (GPTs are GPTs) ist eine Schätzung aus dem Jahr 2023 dazu, was KI theoretisch leisten kann; die andere (Anthropic Economic Index) beruht auf beobachteter Nutzung und wurde am 2026-03-05 veröffentlicht – das ist das Veröffentlichungsdatum, nicht der beobachtete Zeitraum. Beide messen Unterschiedliches, daher lassen sich die Werte weder addieren noch mitteln noch gegeneinander ranken. Der ältere Wert wird nicht versteckt, sondern als Vergleichsbasis beibehalten.
Achtung: Die Anthropic-Werte – beobachtete Exposition und Task-Durchdringung – verwenden das β von Eloundou als einen ihrer Eingabewerte. Dass beide Seiten einander ähneln, belegt deshalb nicht, dass die frühere Prognose eingetroffen ist; diese Lesart wäre ein Zirkelschluss.
Die Anthropic-Werte werden bei Claude-Nutzerinnen und -Nutzern gemessen und stehen weder für die gesamte Wirtschaft noch für alle Erwerbstätigen.
Die Zuordnung von O*NET-Aufgaben und Berufscodes wurde von AI Changing Work vorgenommen. Die Quellzahlen selbst wurden nicht verändert.
Diese Indizes sind keine Prognosen. Auf welchen Zeitpunkt sich der jeweilige Index bezieht, nennt das Badge auf seiner Karte.
Aufgabenaufschlusselung
- Termine per Telefon, E-Mail oder Online-Portale planen und bestaetigen
- Automatisierte Erinnerungen und Folgebenachrichtigungen versenden
- Terminplaene ueber mehrere Anbieter oder Abteilungen hinweg koordinieren
- Stornierungen bearbeiten und Wartelisten verwalten
- Terminueberschneidungen loesen und Sonderwuensche beruecksichtigen
Uber diesen Beruf
Als Terminplaner veraendert KI Ihren Beruf. Automatisierungsrisiko 76/100, Exposition 72%. Am staerksten betroffen: Automatisierte Erinnerungen und Folgebenachrichtigungen versenden (92% Automatisierung). BLS prognostiziert -9% bis 2034.
ISCO-08-Klassifikation
Empfangskräfte (allgemein)
Indirekte Zuordnung — dieser Beruf wurde über eine regelbasierte Ersatzzuordnung mit der ISCO-Berufsgattung verknüpft.
Definition
ILO-Originaltext (Englisch)
Receptionists (general) receive and welcome visitors, clients or guests and respond to inquiries and requests including arranging for appointments.
Quelle der Definition
Quelle: International Labour Organization (ILO) — ISCO-08 Structure
Lizenz: ILO CC BY 4.0
Vokabularquelle
Quelle: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1
Lizenz: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
Offizielle Berufsinformationen
- ESCO4226.2.1
Empfangskraft Gesundheitswesen
Empfangskräfte Gesundheitswesen begrüßen Kunden und Patienten, die in einer medizinischen Einrichtung eintreffen. Sie nehmen sie auf, legen Patientenakten an und vereinbaren Termine. Sie unterstehen dem Leiter der Gesundheitseinrichtung.
Original ansehen - ESCO4226.2.2
Empfangskraft für Tierarztpraxis
Empfangskräfte für Tierarztpraxen begrüßen Kunden und führen Verwaltungstätigkeiten aus, vereinbaren Termine und nehmen Patienten auf, verkaufen Produkte für Tiere und leisten entsprechende Produktberatung. Dabei befolgen sie die nationalen Rechtsvorschriften.
Original ansehen - ESCO4226.2
Empfangssekretär/Empfangssekretärin
Empfangssekretäre sind den Empfangsbereich eines Unternehmens zuständig. Sie nehmen Telefonanrufe entgegen, begrüßen Gäste, geben Informationen weiter und erteilen Auskünfte und Anweisungen an Besucher. Sie sind die erste Anlaufstelle für Besucher und Kunden.
Original ansehen
Quelle: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1
Lizenz: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
Haufig gestellte Fragen
Der Anthropic Economic Index beziffert die beobachtete Exposition auf 43.4%. Das OpenAI-Bewertungsschema "GPTs are GPTs" beziffert β auf Berufsebene bei menschlichen Bewertenden auf 58.3%. Beide Werte sind unverändert aus veröffentlichter Forschung übernommen.
Sie stammen aus zwei veröffentlichten Datensätzen: dem Anthropic Economic Index (labor_market_impacts, CC BY 4.0) und dem OpenAI-Expositionsschema "GPTs are GPTs" (MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI). AI Changing Work ordnet sie lediglich den O*NET-Berufs- und Aufgabencodes zu und berechnet keine eigenen Expositionswerte. AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.
Nein. Sie sind eine Bestandsaufnahme der Exposition, wie sie zum Zeitpunkt der Veröffentlichung des jeweiligen Quelldatensatzes gemessen wurde. AI Changing Work veröffentlicht keine Prognose zu künftiger Automatisierung oder Stellenverlusten für diesen Beruf.