Fahrer/Vertriebsmitarbeiter

Transport und Materialbewegung

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    Mittel· 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

    0.028

    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

    0.28

    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 73% 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.

Task-level exposure

Nur exponierte Aufgaben

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
Write customer orders and sales contracts according to company guidelines.

O*NET Task ID 3157

1.0
Record sales or delivery information on daily sales or delivery record.

O*NET Task ID 3161

1.0
Collect money from customers, make change, and record transactions on customer receipts.

O*NET Task ID 3154

0.5
Listen to and resolve customers' complaints regarding products or services.

O*NET Task ID 3155

0.5
Inform regular customers of new products or services and price changes.

O*NET Task ID 3156

0.5
Drive trucks to deliver such items as food, medical supplies, or newspapers.

O*NET Task ID 3158

0.0
Collect coins from vending machines, refill machines, and remove aged merchandise.

O*NET Task ID 3159

0.0
Call on prospective customers to explain company services or to solicit new business.

O*NET Task ID 3160

0.0
Review lists of dealers, customers, or station drops and load trucks.

O*NET Task ID 3162

0.0
Arrange merchandise and sales promotion displays or issue sales promotion materials to customers.

O*NET Task ID 3163

0.0
Maintain trucks and food-dispensing equipment and clean inside of machines that dispense food or beverages.

O*NET Task ID 3164

0.0
Sell food specialties, such as sandwiches and beverages, to office workers and patrons of sports events.

O*NET Task ID 3165

0.0

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