Baristas
Speisenzubereitung und ServiceKI-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
0.000
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
0.24
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 79% 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 |
|---|---|
Describe menu items to customers, or suggest products that might appeal to them.O*NET Task ID 17585 | 1.0 |
Provide customers with product details, such as coffee blend or preparation descriptions.O*NET Task ID 17587 | 1.0 |
Create signs to advertise store products or events.O*NET Task ID 17595 | 0.5 |
Prepare or serve hot or cold beverages, such as coffee, espresso drinks, blended coffees, or teas.O*NET Task ID 17581 | 0.0 |
Clean or sanitize work areas, utensils, or equipment.O*NET Task ID 17582 | 0.0 |
Clean service or seating areas.O*NET Task ID 17583 | 0.0 |
Check temperatures of freezers, refrigerators, or heating equipment to ensure proper functioning.O*NET Task ID 17584 | 0.0 |
Order, receive, or stock supplies or retail products.O*NET Task ID 17586 | 0.0 |
Receive and process customer payments.O*NET Task ID 17588 | 0.0 |
Serve prepared foods, such as muffins, biscotti, or bagels.O*NET Task ID 17589 | 0.0 |
Stock customer service stations with paper products or beverage preparation items.O*NET Task ID 17590 | 0.0 |
Take customer orders and convey them to other employees for preparation.O*NET Task ID 17591 | 0.0 |
Take out garbage.O*NET Task ID 17592 | 0.0 |
Weigh, grind, or pack coffee beans for customers.O*NET Task ID 17593 | 0.0 |
Wrap, label, or date food items for sale.O*NET Task ID 17594 | 0.0 |
Demonstrate the use of retail equipment, such as espresso machines.O*NET Task ID 17596 | 0.0 |
Prepare or serve menu items, such as sandwiches or salads.O*NET Task ID 17597 | 0.0 |
Set up or restock product displays.O*NET Task ID 17598 | 0.0 |
Slice fruits, vegetables, desserts, or meats for use in food service.O*NET Task ID 17599 | 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