Diätassistenten und Ernährungsberater

Gesundheitswesen

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    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: 2026-03

    0.133

    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: 2025

    0.41

    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 36% 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.

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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Develop curriculum and prepare manuals, visual aids, course outlines, and other materials used in teaching.

O*NET Task ID 322

1.0
Write research reports and other publications to document and communicate research findings.

O*NET Task ID 333

1.0
Develop recipes and menus to address special nutrition needs, such as low glycemic, low histamine, or gluten- or allergen-free.

O*NET Task ID 23916

1.0
Assess nutritional needs, diet restrictions, and current health plans to develop and implement dietary-care plans and provide nutritional counseling.

O*NET Task ID 314

0.5
Consult with physicians and health care personnel to determine nutritional needs and diet restrictions of patient or client.

O*NET Task ID 315

0.5
Advise patients and their families on nutritional principles, dietary plans, diet modifications, and food selection and preparation.

O*NET Task ID 316

0.5
Counsel individuals and groups on basic rules of good nutrition, healthy eating habits, and nutrition monitoring to improve their quality of life.

O*NET Task ID 317

0.5
Monitor food service operations to ensure conformance to nutritional, safety, sanitation and quality standards.

O*NET Task ID 318

0.5
Coordinate recipe development and standardization and develop new menus for independent food service operations.

O*NET Task ID 319

0.5
Develop policies for food service or nutritional programs to assist in health promotion and disease control.

O*NET Task ID 320

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®, 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 Dietitians and Nutritionists. Automation risk 20%, AI exposure 28%, BLS projects 7% growth through 2034.

[Quelle: AI Changing Work Blog]

März 2026: New blog post analyzing AI impact on dietitians. 33% exposure, 24% risk.

[Quelle: ACW Blog]