Theken- und Verleihpersonal
Vertrieb und MarketingKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08
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: 2026-03
0.205
0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht
Auf O*NET-Aufgaben abgebildet
- Datenquelle: OpenAIVeröffentlicht: 2023
0.677
0.000Spannweite der hier geführten Werte0.844Skala, Bezugsmenge und Quelle
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
9 ausgeblendete Aufgaben anzeigen| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Recommend and provide advice on a wide variety of products and services.41-2021 | 0.104083.7 | 0.027764.9 |
Explain rental fees, policies, and procedures.41-2021 | 0.01008.0 | 0.00409.4 |
Advise customers on use and care of merchandise.41-2021 | 0.00483.8 | —0 |
Provide information about rental items, such as availability, operation, or description.41-2021 | 0.00403.3 | 0.00337.7 |
Prepare merchandise for display or for purchase or rental.41-2021 | 0.00161.3 | —0 |
Receive orders for services, such as rentals, repairs, dry cleaning, and storage. | —0 | 0.00429.9 |
Answer telephones to provide information and receive orders. | —0 | 0.00358.2 |
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 |
|---|---|
Answer telephones to provide information and receive orders.O*NET Task ID 681 | 1.0 |
Prepare rental forms, obtaining customer signature and other information, such as required licenses.O*NET Task ID 684 | 1.0 |
Receive orders for services, such as rentals, repairs, dry cleaning, and storage.O*NET Task ID 689 | 1.0 |
Provide information about rental items, such as availability, operation, or description.O*NET Task ID 691 | 1.0 |
Compute charges for merchandise or services and receive payments.O*NET Task ID 678 | 0.5 |
Recommend and provide advice on a wide variety of products and services.O*NET Task ID 680 | 0.5 |
Greet customers and discuss the type, quality, and quantity of merchandise sought for rental.O*NET Task ID 682 | 0.5 |
Keep records of transactions and of the number of customers entering an establishment.O*NET Task ID 683 | 0.5 |
Explain rental fees, policies, and procedures.O*NET Task ID 687 | 0.5 |
Reserve items for requested times and keep records of items rented.O*NET Task ID 688 | 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