Geologietechniker
Lebens-, Physik- und SozialwissenschaftenKI-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
0.229
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
28 ausgeblendete Aufgaben anzeigen| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Compile, log, or record testing or operational data for review and further analysis.19-4043 | 0.0100100.0 | 0.0200100.0 |
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 |
|---|---|
Assemble, maintain, or distribute information for library or record systems.O*NET Task ID 22272 | 1.0 |
Test and analyze samples to determine their content and characteristics, using laboratory apparatus or testing equipment.O*NET Task ID 22262 | 0.5 |
Compile, log, or record testing or operational data for review and further analysis.O*NET Task ID 22264 | 0.5 |
Prepare notes, sketches, geological maps, or cross-sections.O*NET Task ID 22265 | 0.5 |
Prepare or review professional, technical, or other reports regarding sampling, testing, or recommendations of data analysis.O*NET Task ID 22267 | 0.5 |
Read and study reports in order to compile information and data for geological and geophysical prospecting.O*NET Task ID 22269 | 0.5 |
Interview individuals, and research public databases in order to obtain information.O*NET Task ID 22270 | 0.5 |
Plot information from aerial photographs, well logs, section descriptions, or other databases.O*NET Task ID 22271 | 0.5 |
Plan and direct activities of workers who operate equipment to collect data.O*NET Task ID 22274 | 0.5 |
Record readings in order to compile data used in prospecting for oil or gas.O*NET Task ID 22276 | 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