Kundendienstmitarbeiter

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

    0.701

    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

    0.58

    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 5% 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.

TaskClaude.aiRaw / share %APIRaw / share %
Confer with customers by telephone or in person to provide information about products or services, take or enter orders, cancel accounts, or obtain details of complaints.

43-4051

0.033725.30.175228.4
Keep records of customer interactions or transactions, recording details of inquiries, complaints, or comments, as well as actions taken.

43-4051

0.028821.60.345355.9
Develop and distribute newsletters, brochures, or other printed materials to share information with patients or medical staff.

43-4051

0.014811.10.00641.0
Explain policies, procedures, or services to patients using medical or administrative knowledge.

43-4051

0.01309.70.00901.5
Review insurance policy terms to determine whether a particular loss is covered by insurance.

43-4051

0.01108.20
Refer patients to appropriate health care services or resources.

43-4051

0.01037.70.00580.9
Resolve customers' service or billing complaints by performing activities such as exchanging merchandise, refunding money, or adjusting bills.

43-4051

0.00775.80.03816.2
Provide consultation or training to volunteers or staff on topics such as guest relations, patients' rights, and medical issues.

43-4051

0.00685.10.00160.3
Contact customers to respond to inquiries or to notify them of claim investigation results or any planned adjustments.

43-4051

0.00322.40.00370.6
Coordinate communication between patients, family members, medical staff, administrative staff, or regulatory agencies.

43-4051

0.00221.60.00240.4

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

Juni 2026: Cited by ADP Research as an example of a high-AI-exposure occupation. Group-level payroll data shows employment in high-exposure occupations down 0.2% year over year overall and down 4.3% for workers aged 22-25 (33rd consecutive monthly decline). The percentages are for the high-exposure group, not for this occupation alone.

[Quelle: ADP Research, Canaries Dashboard (June 2026)]

Mai 2026: Anthropic observed-exposure score: high (zero->observed gap small). High observed exposure due to simpler software pipelines and lower integration cost.

[Quelle: Anthropic Economic Research (Massenkoff & McCrory, 2026)]

Apr. 2026: NBER survey of 6,000 executives: 69% use AI but 90% report zero employment impact. Executives predict -0.7% employment decline over next 3 years.

[Quelle: NBER Working Paper 34836]