Barkeeper
Speisenzubereitung und ServiceKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: '26.08
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: '26.03
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: '25
0.26
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 76% 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 Aufgaben| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Create drink recipes.35-3011 | 0.0200100.0 | 0.00000.0 |
Plan bar menus.35-3011 | 0.00000.0 | —0 |
| Not observed on any surface — 18 task(s) — These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states. | ||
Collect money for drinks served. | —0 | —0 |
Check identification of customers to verify age requirements for purchase of alcohol. | —0 | —0 |
Balance cash receipts. | —0 | —0 |
Attempt to limit problems and liability related to customers' excessive drinking by taking steps such as persuading customers to stop drinking, or ordering taxis or other transportation for intoxicated patrons. | —0 | —0 |
Clean glasses, utensils, and bar equipment. | —0 | —0 |
Take beverage orders from serving staff or directly from patrons. | —0 | —0 |
Serve wine, and bottled or draft beer. | —0 | —0 |
Clean bars, work areas, and tables. | —0 | —0 |
Mix ingredients, such as liquor, soda, water, sugar, and bitters, to prepare cocktails and other drinks. | —0 | —0 |
Serve snacks or food items to customers seated at the bar. | —0 | —0 |
Ask customers who become loud and obnoxious to leave, or physically remove them. | —0 | —0 |
Slice and pit fruit for garnishing drinks. | —0 | —0 |
Arrange bottles and glasses to make attractive displays. | —0 | —0 |
Plan, organize, and control the operations of a cocktail lounge or bar. | —0 | —0 |
Stock bar with beer, wine, liquor, and related supplies such as ice, glassware, napkins, or straws. | —0 | —0 |
Order or requisition liquors and supplies. | —0 | —0 |
Supervise the work of bar staff and other bartenders. | —0 | —0 |
Prepare appetizers such as pickles, cheese, and cold meats. | —0 | —0 |
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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Balance cash receipts.O*NET Task ID 2225 | 1.0 |
Create drink recipes.O*NET Task ID 2241 | 1.0 |
Order or requisition liquors and supplies.O*NET Task ID 2233 | 0.5 |
Arrange bottles and glasses to make attractive displays.O*NET Task ID 2236 | 0.5 |
Plan, organize, and control the operations of a cocktail lounge or bar.O*NET Task ID 2237 | 0.5 |
Plan bar menus.O*NET Task ID 2239 | 0.5 |
Collect money for drinks served.O*NET Task ID 2223 | 0.0 |
Check identification of customers to verify age requirements for purchase of alcohol.O*NET Task ID 2224 | 0.0 |
Attempt to limit problems and liability related to customers' excessive drinking by taking steps such as persuading customers to stop drinking, or ordering taxis or other transportation for intoxicated patrons.O*NET Task ID 2226 | 0.0 |
Clean glasses, utensils, and bar equipment.O*NET Task ID 2227 | 0.0 |
Take beverage orders from serving staff or directly from patrons.O*NET Task ID 2228 | 0.0 |
Serve wine, and bottled or draft beer.O*NET Task ID 2229 | 0.0 |
Clean bars, work areas, and tables.O*NET Task ID 2230 | 0.0 |
Mix ingredients, such as liquor, soda, water, sugar, and bitters, to prepare cocktails and other drinks.O*NET Task ID 2231 | 0.0 |
Serve snacks or food items to customers seated at the bar.O*NET Task ID 2232 | 0.0 |
Ask customers who become loud and obnoxious to leave, or physically remove them.O*NET Task ID 2234 | 0.0 |
Slice and pit fruit for garnishing drinks.O*NET Task ID 2235 | 0.0 |
Supervise the work of bar staff and other bartenders.O*NET Task ID 2238 | 0.0 |
Prepare appetizers such as pickles, cheese, and cold meats.O*NET Task ID 2240 | 0.0 |
Stock bar with beer, wine, liquor, and related supplies such as ice, glassware, napkins, or straws.O*NET Task ID 18735 | 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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
Occupation information
Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf
Mai 2026: Anthropic observed-exposure score: 0% (physical/in-person). Zero observed exposure. Physical/in-person work — AI deployment effectively absent.
[Quelle: Anthropic Economic Research (Massenkoff & McCrory, 2026)]