Lebensmittelsicherheitsspezialisten
Speisenzubereitung und ServiceKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08
Hoch· 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
0.204
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
0.26
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 76% 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
33 ausgeblendete Aufgaben anzeigen| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Compute moisture or salt content, percentages of ingredients, formulas, or other product factors, using mathematical and chemical procedures.19-4011 | 0.064855.0 |
Respond to general inquiries or requests from the public.19-4011 | 0.012911.0 |
Examine chemical or biological samples to identify cell structures or to locate bacteria or extraneous material, using a microscope.19-4011 | 0.01159.7 |
Monitor and control temperature of products.19-4011 | 0.01079.1 |
Prepare data summaries, reports, or analyses that include results, charts, or graphs to document research findings and results.19-4011 | 0.00857.2 |
Conduct standardized tests on food, beverages, additives, or preservatives to ensure compliance with standards and regulations regarding factors such as color, texture, or nutrients.19-4011 | 0.00403.4 |
Prepare or present agricultural demonstrations.19-4011 | 0.00312.7 |
Devise cultural methods or environmental controls for plants for which guidelines are sketchy or nonexistent.19-4011 | 0.00221.9 |
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 |
|---|---|
Compute moisture or salt content, percentages of ingredients, formulas, or other product factors, using mathematical and chemical procedures.O*NET Task ID 7578 | 1.0 |
Record or compile test results or prepare graphs, charts, or reports.O*NET Task ID 7579 | 1.0 |
Analyze test results to classify products or compare results with standard tables.O*NET Task ID 7581 | 1.0 |
Maintain records of testing results or other documents as required by state or other governing agencies.O*NET Task ID 20394 | 1.0 |
Provide assistance to food scientists or technologists in research and development, production technology, or quality control.O*NET Task ID 7577 | 0.5 |
Examine chemical or biological samples to identify cell structures or to locate bacteria or extraneous material, using a microscope.O*NET Task ID 7583 | 0.5 |
Order supplies needed to maintain inventories in laboratories or in storage facilities of food or beverage processing plants.O*NET Task ID 7587 | 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