Datenverifizierungsangestellte
Büro und VerwaltungsunterstützungKI-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
0.671
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
0.70
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 0% 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
3 ausgeblendete Aufgaben anzeigen| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Maintain logs of activities and completed work.43-9021 | 0.030037.5 | 0.04007.0 |
Compile, sort, and verify the accuracy of data before it is entered.43-9021 | 0.020025.0 | 0.320056.1 |
Compare data with source documents, or re-enter data in verification format to detect errors.43-9021 | 0.020025.0 | 0.05008.8 |
Read source documents such as canceled checks, sales reports, or bills, and enter data in specific data fields or onto tapes or disks for subsequent entry, using keyboards or scanners.43-9021 | 0.010012.5 | 0.130022.8 |
Locate and correct data entry errors, or report them to supervisors.43-9021 | 0.00000.0 | 0.01001.8 |
Select materials needed to complete work assignments. | —0 | 0.02003.5 |
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 |
|---|---|
Compile, sort, and verify the accuracy of data before it is entered.O*NET Task ID 11402 | 1.0 |
Compare data with source documents, or re-enter data in verification format to detect errors.O*NET Task ID 11403 | 1.0 |
Store completed documents in appropriate locations.O*NET Task ID 11404 | 1.0 |
Locate and correct data entry errors, or report them to supervisors.O*NET Task ID 11405 | 1.0 |
Maintain logs of activities and completed work.O*NET Task ID 11406 | 1.0 |
Select materials needed to complete work assignments.O*NET Task ID 11407 | 1.0 |
Resolve garbled or indecipherable messages, using cryptographic procedures and equipment.O*NET Task ID 11409 | 1.0 |
Read source documents such as canceled checks, sales reports, or bills, and enter data in specific data fields or onto tapes or disks for subsequent entry, using keyboards or scanners.O*NET Task ID 11401 | 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
Berufsinformationen
Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf
März 2026: EIG (Mar 2026): data entry keyers made up only 0.2% of employed 22-25 year-olds in 2018-2021, so automating data entry cannot explain much of the weakness in youth employment.
[Quelle: EIG: AI and Young-Adult Jobs (March 2026)]Jan. 2026: Anthropic Economic Index report (Jan 2026): data entry keyers have one of the highest "effective AI coverage" scores. Only two of their nine tasks appear in Claude usage, but their largest task, reading and entering data from source documents, has high success rates with Claude.
[Quelle: Anthropic Economic Index (Jan 2026)]Mai 2025: ILO global analysis confirms clerical data processing among highest AI exposure occupations. Global automation score slightly decreased from 0.30 to 0.29.
[Quelle: ILO GenAI Index 2025]These summaries were written by AI Changing Work from the source linked with each one, and any figures in them are given as AI Changing Work summarised them; they can differ from the source's own wording and from figures shown elsewhere on this page, so check the source before relying on them. AI Changing Work matched this page's occupation to an O*NET occupation and chose, by its own judgment, case by case, which summaries relate to that O*NET occupation; a summary appearing here does not mean that its source names this occupation.