Buchhalterische Angestellte

Büro und Verwaltungsunterstützung

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: '26.08

    Sehr hoch· 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: '26.03

    0.310

    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: '25

    0.49

    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 21% 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

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
Check figures, postings, and documents for correct entry, mathematical accuracy, and proper codes.

O*NET Task ID 2486

1.0
Operate computers programmed with accounting software to record, store, and analyze information.

O*NET Task ID 2487

1.0
Debit, credit, and total accounts on computer spreadsheets and databases, using specialized accounting software.

O*NET Task ID 2489

1.0
Classify, record, and summarize numerical and financial data to compile and keep financial records, using journals and ledgers or computers.

O*NET Task ID 2490

1.0
Code documents according to company procedures.

O*NET Task ID 2493

1.0
Operate 10-key calculators, typewriters, and copy machines to perform calculations and produce documents.

O*NET Task ID 2495

1.0
Perform financial calculations, such as amounts due, interest charges, balances, discounts, equity, and principal.

O*NET Task ID 2497

1.0
Perform general office duties, such as filing, answering telephones, and handling routine correspondence.

O*NET Task ID 2498

1.0
Calculate and prepare checks for utilities, taxes, and other payments.

O*NET Task ID 2501

1.0
Compare computer printouts to manually maintained journals to determine if they match.

O*NET Task ID 2502

1.0

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

Occupation information

Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf

Apr. 2026: Bookkeeping clerks classified in office/administrative high-risk segment by OpenAI framework — repetitive structured ledger and reconciliation work.

[Quelle: OpenAI Jobs Transition Framework, April 2026]

März 2026: Brookings retraining analysis: workers displaced by AI from clerical roles face challenging transitions. TAA participants remained underemployed even 4 years after job loss.

[Quelle: Brookings Institution]

März 2026: AI Layoff Trap research highlights bookkeeping as especially vulnerable to over-automation due to highly structured task composition in competitive markets.

[Quelle: Falk & Tsoukalas (2026), The AI Layoff Trap]