Athletiktrainer
Bildung und AusbildungKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08
Mittel· 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: 2026-03
0.053
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: 2025
0.25
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 77% 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
12 ausgeblendete Aufgaben anzeigenValues 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 |
|---|---|
Perform general administrative tasks, such as keeping records or writing reports.O*NET Task ID 18691 | 1.0 |
File athlete insurance claims and communicate with insurance providers.O*NET Task ID 18692 | 1.0 |
Teach sports medicine courses to athletic training students.O*NET Task ID 18693 | 1.0 |
Conduct an initial assessment of an athlete's injury or illness to provide emergency or continued care and to determine whether they should be referred to physicians for definitive diagnosis and treatment.O*NET Task ID 4221 | 0.5 |
Assess and report the progress of recovering athletes to coaches or physicians.O*NET Task ID 4225 | 0.5 |
Collaborate with physicians to develop and implement comprehensive rehabilitation programs for athletic injuries.O*NET Task ID 4226 | 0.5 |
Plan or implement comprehensive athletic injury or illness prevention programs.O*NET Task ID 4228 | 0.5 |
Develop training programs or routines designed to improve athletic performance.O*NET Task ID 4229 | 0.5 |
Inspect playing fields to locate any items that could injure players.O*NET Task ID 4232 | 0.5 |
Conduct research or provide instruction on subject matter related to athletic training or sports medicine.O*NET Task ID 4233 | 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 on AI and athletes. Physical performance at 3-10% automation. BLS projects +13% growth.
[Quelle: AI Changing Work Blog]März 2026: New blog post: athletic trainers face 27% AI exposure, 17% risk. 14% BLS growth.
[Quelle: ACW Blog]