Volkswirte

Lebens-, Physik- und Sozialwissenschaften

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

    0.242

    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

    0.55

    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 12% 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

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
Study economic and statistical data in area of specialization, such as finance, labor, or agriculture.

O*NET Task ID 7536

0.5
Provide advice and consultation on economic relationships to businesses, public and private agencies, and other employers.

O*NET Task ID 7537

0.5
Compile, analyze, and report data to explain economic phenomena and forecast market trends, applying mathematical models and statistical techniques.

O*NET Task ID 7538

0.5
Formulate recommendations, policies, or plans to solve economic problems or to interpret markets.

O*NET Task ID 7539

0.5
Develop economic guidelines and standards, and prepare points of view used in forecasting trends and formulating economic policy.

O*NET Task ID 7540

0.5
Testify at regulatory or legislative hearings concerning the estimated effects of changes in legislation or public policy, and present recommendations based on cost-benefit analyses.

O*NET Task ID 7541

0.5
Supervise research projects and students' study projects.

O*NET Task ID 7542

0.5
Forecast production and consumption of renewable resources and supply, consumption, and depletion of non-renewable resources.

O*NET Task ID 7543

0.5
Teach theories, principles, and methods of economics.

O*NET Task ID 7544

0.5
Provide litigation support, such as writing reports for expert testimony or testifying as an expert witness.

O*NET Task ID 20051

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

Occupation information

Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf

März 2026: New blog post: economists face 60% exposure, 36% risk.

[Quelle: ACW Blog]