Gerichts-, Gemeinde- und Lizenzsachbearbeiter
RechtKI-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
0.102
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
0.43
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 30% 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
1 ausgeblendete Aufgabe anzeigenValues 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 |
|---|---|
Record and edit the minutes of meetings and distribute to appropriate officials or staff members.O*NET Task ID 23269 | 1.0 |
Question applicants to obtain required information, such as name, address, or age, and record data on prescribed forms.O*NET Task ID 23270 | 1.0 |
Issue public notification of all official activities or meetings.O*NET Task ID 23271 | 1.0 |
Prepare meeting agendas or packets of related information.O*NET Task ID 23274 | 1.0 |
Prepare and issue orders of the court, such as probation orders, release documentation, sentencing information, or summonses.O*NET Task ID 23275 | 1.0 |
Prepare ordinances, resolutions, or proclamations so that they can be executed, recorded, archived, or distributed.O*NET Task ID 23276 | 1.0 |
Code information on license applications for entry into computers.O*NET Task ID 23277 | 1.0 |
Record case dispositions, court orders, or arrangements made for payment of court fees.O*NET Task ID 23278 | 1.0 |
Prepare documents recording the outcomes of court proceedings.O*NET Task ID 23281 | 1.0 |
Perform general office duties, such as taking or transcribing dictation, typing or proofreading correspondence, distributing or filing official forms, or scheduling appointments.O*NET Task ID 23283 | 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
Berufsinformationen
Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf
März 2026: Published evergreen blog post analyzing AI impact on court clerks: 58% exposure, 82% document filing automation, BLS -5% growth projection.
[Quelle: AI Changing Work Blog]