Geoinformationswissenschaftler
Computer und MathematikKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08
Sehr 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
0.311
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
0.55
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 12% 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. 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 |
|---|---|
Maintain or modify existing Geographic Information Systems (GIS) databases.O*NET Task ID 21717 | 1.0 |
Perform computer programming, data analysis, or software development for Geographic Information Systems (GIS) applications, including the maintenance of existing systems or research and development for future enhancements.O*NET Task ID 21719 | 1.0 |
Document, design, code, or test Geographic Information Systems (GIS) models, internet mapping solutions, or other applications.O*NET Task ID 21730 | 1.0 |
Design, program, or model Geographic Information Systems (GIS) applications or procedures.O*NET Task ID 21733 | 1.0 |
Develop specialized computer software routines, internet-based Geographic Information Systems (GIS) databases, or business applications to customize geographic information.O*NET Task ID 21734 | 1.0 |
Produce data layers, maps, tables, or reports, using spatial analysis procedures or Geographic Information Systems (GIS) technology, equipment, or systems.O*NET Task ID 21715 | 0.5 |
Design or prepare graphic representations of Geographic Information Systems (GIS) data, using GIS hardware or software applications.O*NET Task ID 21716 | 0.5 |
Provide technical expertise in Geographic Information Systems (GIS) technology to clients or users.O*NET Task ID 21718 | 0.5 |
Enter data into Geographic Information Systems (GIS) databases, using techniques such as coordinate geometry, keyboard entry of tabular data, manual digitizing of maps, scanning or automatic conversion to vectors, or conversion of other sources of digital data.O*NET Task ID 21720 | 0.5 |
Review existing or incoming data for currency, accuracy, usefulness, quality, or completeness of documentation.O*NET Task ID 21721 | 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