Ausstellungsdesigner

Kunst, Design, Unterhaltung und Medien

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

    0.000

    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

    0.37

    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 53% 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

7 ausgeblendete Aufgaben anzeigen

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
Examine objects to be included in exhibits to plan where and how to display them.

O*NET Task ID 9284

0.5
Acquire, or arrange for acquisition of, specimens or graphics required to complete exhibits.

O*NET Task ID 9285

0.5
Prepare rough drafts and scale working drawings of sets, including floor plans, scenery, and properties to be constructed.

O*NET Task ID 9286

0.5
Estimate set- or exhibit-related costs, including materials, construction, and rental of props or locations.

O*NET Task ID 9288

0.5
Develop set designs, based on evaluation of scripts, budgets, research information, and available locations.

O*NET Task ID 9289

0.5
Direct and coordinate construction, erection, or decoration activities to ensure that sets or exhibits meet design, budget, and schedule requirements.

O*NET Task ID 9290

0.5
Plan for location-specific issues, such as space limitations, traffic flow patterns, and safety concerns.

O*NET Task ID 9292

0.5
Submit plans for approval, and adapt plans to serve intended purposes, or to conform to budget or fabrication restrictions.

O*NET Task ID 9293

0.5
Prepare preliminary renderings of proposed exhibits, including detailed construction, layout, and material specifications, and diagrams relating to aspects such as special effects or lighting.

O*NET Task ID 9294

0.5
Collaborate with those in charge of lighting and sound so that those production aspects can be coordinated with set designs or exhibit layouts.

O*NET Task ID 9296

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

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