Vorführer und Produktpromoter
Vertrieb und MarketingKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08
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
0.079
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
0.42
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 33% 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
16 ausgeblendete Aufgaben anzeigen| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Suggest specific product purchases to meet customers' needs.41-9011 | 0.014740.1 | 0.013716.1 |
Provide product information, using lectures, films, charts, or slide shows.41-9011 | 0.007119.2 | 0.011813.8 |
Demonstrate or explain products, methods, or services to persuade customers to purchase products or use services.41-9011 | 0.006216.9 | 0.011013.0 |
Learn about competitors' products or consumers' interests or concerns to answer questions or provide more complete information.41-9011 | 0.004411.9 | 0.009010.6 |
Prepare or alter presentation contents to target specific audiences.41-9011 | 0.00277.3 | 0.00253.0 |
Research or investigate products to be presented to prepare for demonstrations.41-9011 | 0.00174.5 | 0.00182.1 |
Identify interested and qualified customers to provide them with additional information. | —0 | 0.030736.1 |
Develop lists of prospective clients from sources such as newspaper items, company records, local merchants, or customers. | —0 | 0.00465.4 |
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 |
|---|---|
Prepare or alter presentation contents to target specific audiences.O*NET Task ID 13200 | 1.0 |
Write articles or pamphlets about products.O*NET Task ID 13213 | 1.0 |
Learn about competitors' products or consumers' interests or concerns to answer questions or provide more complete information.O*NET Task ID 13201 | 0.5 |
Research or investigate products to be presented to prepare for demonstrations.O*NET Task ID 13206 | 0.5 |
Recommend product or service improvements to employers.O*NET Task ID 13207 | 0.5 |
Develop lists of prospective clients from sources such as newspaper items, company records, local merchants, or customers.O*NET Task ID 13212 | 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