Verguetungsanalysten
Wirtschaft und FinanzenKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: '26.08
Sehr hoch· 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
0.065
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
0.45
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 25% 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
19 ausgeblendete Aufgaben anzeigen| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Advise managers and employees on state and federal employment regulations, collective agreements, benefit and compensation policies, personnel procedures, and classification programs.13-1141 | 0.010050.0 | 0.00000.0 |
Prepare research results for publication in form of journals, books, manuals, and film.13-1141 | 0.010050.0 | —0 |
Analyze organizational, occupational, and industrial data to facilitate organizational functions and provide technical information to business, industry, and government.13-1141 | 0.00000.0 | 0.0200100.0 |
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 |
|---|---|
Assist in preparing and maintaining personnel records and handbooks.O*NET Task ID 3357 | 1.0 |
Prepare research results for publication in form of journals, books, manuals, and film.O*NET Task ID 3372 | 1.0 |
Evaluate job positions, determining classification, exempt or non-exempt status, and salary.O*NET Task ID 3351 | 0.5 |
Ensure company compliance with federal and state laws, including reporting requirements.O*NET Task ID 3352 | 0.5 |
Advise managers and employees on state and federal employment regulations, collective agreements, benefit and compensation policies, personnel procedures, and classification programs.O*NET Task ID 3353 | 0.5 |
Plan, develop, evaluate, improve, and communicate methods and techniques for selecting, promoting, compensating, evaluating, and training workers.O*NET Task ID 3354 | 0.5 |
Provide advice on the resolution of classification and salary complaints.O*NET Task ID 3355 | 0.5 |
Prepare occupational classifications, job descriptions, and salary scales.O*NET Task ID 3356 | 0.5 |
Prepare reports, such as organization and flow charts and career path reports, to summarize job analysis and evaluation and compensation analysis information.O*NET Task ID 3358 | 0.5 |
Administer employee insurance, pension, and savings plans, working with insurance brokers and plan carriers.O*NET Task ID 3359 | 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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page