Bodenleger
Bau, Wartung und ReparaturKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08
Niedrig· 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
0.10
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 98% 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
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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Sweep, scrape, sand, or chip dirt and irregularities to clean base surfaces, correcting imperfections that may show through the covering.O*NET Task ID 8253 | 0.0 |
Cut flooring material to fit around obstructions.O*NET Task ID 8254 | 0.0 |
Inspect surface to be covered to ensure that it is firm and dry.O*NET Task ID 8255 | 0.0 |
Trim excess covering materials, tack edges, and join sections of covering material to form tight joint.O*NET Task ID 8256 | 0.0 |
Form a smooth foundation by stapling plywood or Masonite over the floor or by brushing waterproof compound onto surface and filling cracks with plaster, putty, or grout to seal pores.O*NET Task ID 8257 | 0.0 |
Measure and mark guidelines on surfaces or foundations, using chalk lines and dividers.O*NET Task ID 8258 | 0.0 |
Cut covering and foundation materials, according to blueprints and sketches.O*NET Task ID 8259 | 0.0 |
Roll and press sheet wall and floor covering into cement base to smooth and finish surface, using hand roller.O*NET Task ID 8260 | 0.0 |
Apply adhesive cement to floor or wall material to join and adhere foundation material.O*NET Task ID 8261 | 0.0 |
Determine traffic areas and decide location of seams.O*NET Task ID 8262 | 0.0 |
Lay out, position, and apply shock-absorbing, sound-deadening, or decorative coverings to floors, walls, and cabinets, following guidelines to keep courses straight and create designs.O*NET Task ID 8263 | 0.0 |
Remove excess cement to clean finished surface.O*NET Task ID 8264 | 0.0 |
Disconnect and remove appliances, light fixtures, and worn floor and wall covering from floors, walls, and cabinets.O*NET Task ID 8265 | 0.0 |
Heat and soften floor covering materials to patch cracks or fit floor coverings around irregular surfaces, using blowtorch.O*NET Task ID 8266 | 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