Lebensmittelroestmaschinen-Bediener

Speisenzubereitung und Service

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    Niedrig· 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

    0.15

    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 92% 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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Record production data, such as weight and amount of product processed, type of product, and time and temperature of processing.

O*NET Task ID 10063

1.0
Observe, feel, taste, or otherwise examine products during and after processing to ensure conformance to standards.

O*NET Task ID 10058

0.0
Observe temperature, humidity, pressure gauges, and product samples and adjust controls, such as thermostats and valves, to maintain prescribed operating conditions for specific stages.

O*NET Task ID 10059

0.0
Operate or tend equipment that roasts, bakes, dries, or cures food items such as cocoa and coffee beans, grains, nuts, and bakery products.

O*NET Task ID 10060

0.0
Set temperature and time controls, light ovens, burners, driers, or roasters, and start equipment, such as conveyors, cylinders, blowers, driers, or pumps.

O*NET Task ID 10061

0.0
Observe flow of materials and listen for machine malfunctions, such as jamming or spillage, and notify supervisors if corrective actions fail.

O*NET Task ID 10062

0.0
Weigh or measure products, using scale hoppers or scale conveyors.

O*NET Task ID 10064

0.0
Read work orders to determine quantities and types of products to be baked, dried, or roasted.

O*NET Task ID 10065

0.0
Take product samples during or after processing for laboratory analyses.

O*NET Task ID 10066

0.0
Fill or remove product from trays, carts, hoppers, or equipment, using scoops, peels, or shovels, or by hand.

O*NET Task ID 10067

0.0
Open valves, gates, or chutes or use shovels to load or remove products from ovens or other equipment.

O*NET Task ID 10068

0.0
Clean equipment with steam, hot water, and hoses.

O*NET Task ID 10069

0.0
Clear or dislodge blockages in bins, screens, or other equipment, using poles, brushes, or mallets.

O*NET Task ID 10070

0.0
Push racks or carts to transfer products to storage, cooling stations, or the next stage of processing.

O*NET Task ID 10071

0.0
Start conveyors to move roasted grain to cooling pans and agitate grain with rakes as blowers force air through perforated bottoms of pans.

O*NET Task ID 10072

0.0
Smooth out products in bins, pans, trays, or conveyors, using rakes or shovels.

O*NET Task ID 10073

0.0
Install equipment, such as spray units, cutting blades, or screens, using hand tools.

O*NET Task ID 10074

0.0
Test products for moisture content, using moisture meters.

O*NET Task ID 10075

0.0
Signal coworkers to synchronize flow of materials.

O*NET Task ID 10076

0.0
Dump sugar dust from collectors into melting tanks and add water to reclaim sugar lost during processing.

O*NET Task ID 10077

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

Berufsinformationen