Energieauditoren

Bau, Wartung und Reparatur

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    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

    0.048

    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
Inspect or evaluate building envelopes, mechanical systems, electrical systems, or process systems to determine the energy consumption of each system.

O*NET Task ID 18073

0.5
Prepare audit reports containing energy analysis results or recommendations for energy cost savings.

O*NET Task ID 18074

0.5
Analyze energy bills, including utility rates or tariffs, to gather historical energy usage data.

O*NET Task ID 18075

0.5
Analyze technical feasibility of energy-saving measures, using knowledge of engineering, energy production, energy use, construction, maintenance, system operation, or process systems.

O*NET Task ID 18076

0.5
Calculate potential for energy savings.

O*NET Task ID 18077

0.5
Collect and analyze field data related to energy usage.

O*NET Task ID 18078

0.5
Compare existing energy consumption levels to normative data.

O*NET Task ID 18079

0.5
Determine patterns of building use to show annual or monthly needs for heating, cooling, lighting, or other energy needs.

O*NET Task ID 18080

0.5
Educate customers on energy efficiency or answer questions on topics such as the costs of running household appliances or the selection of energy-efficient appliances.

O*NET Task ID 18081

0.5
Identify and prioritize energy-saving measures.

O*NET Task ID 18082

0.5
Measure energy usage with devices such as data loggers, universal data recorders, light meters, sling psychrometers, psychrometric charts, flue gas analyzers, amp probes, watt meters, volt meters, thermometers, or utility meters.

O*NET Task ID 18071

0.0
Perform tests such as blower-door tests to locate air leaks.

O*NET Task ID 18072

0.0
Oversee installation of equipment such as water heater wraps, pipe insulation, weatherstripping, door sweeps, or low-flow showerheads to improve energy efficiency.

O*NET Task ID 18085

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

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