Fischerei- und Jagdaufseher
SchutzdiensteKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08
Mittel· relativ
NiedrigVier relative BänderSehr hochWert 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
- Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: 2026-03
0.000
0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht
Auf O*NET-Aufgaben abgebildet
- Datenquelle: ILOVeröffentlicht: 2025
0.20
0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70Wert 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 86% diesen Wert.
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
22 ausgeblendete Aufgaben anzeigen| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Patrol assigned areas by car, boat, airplane, horse, or on foot to enforce game, fish, or boating laws or to manage wildlife programs, lakes, or land.33-3031 | 0.002359.0 |
Provide advice or information to park or reserve visitors.33-3031 | 0.001641.0 |
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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Address schools, civic groups, sporting clubs, or the media to disseminate information concerning wildlife conservation and regulations.O*NET Task ID 7922 | 1.0 |
Issue warnings or citations and file reports as necessary.O*NET Task ID 20584 | 1.0 |
Recommend revisions in hunting and trapping regulations or in animal management programs so that wildlife balances or habitats can be maintained.O*NET Task ID 7923 | 0.5 |
Collect and report information on populations or conditions of fish and wildlife in their habitats, availability of game food or cover, or suspected pollution.O*NET Task ID 7925 | 0.5 |
Survey areas and compile figures of bag counts of hunters to determine the effectiveness of control measures.O*NET Task ID 7926 | 0.5 |
Investigate crop, property, or habitat damage or destruction or instances of water pollution to determine causes and to advise property owners of preventive measures.O*NET Task ID 7928 | 0.5 |
Design or implement control measures to prevent or counteract damage caused by wildlife or people.O*NET Task ID 7929 | 0.5 |
Document the extent of crop, property, or habitat damage and make financial loss estimates or compensation recommendations.O*NET Task ID 7930 | 0.5 |
Issue licenses, permits, or other documentation.O*NET Task ID 7932 | 0.5 |
Provide advice or information to park or reserve visitors.O*NET Task ID 7933 | 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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
Berufsinformationen
Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf
März 2026: New blog post analyzing AI impact on conservation enforcement — AI exposure at 30%, law enforcement cannot be automated
[Quelle: AI Changing Work Blog]