Kuechenchefs
Speisenzubereitung und ServiceKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08
Mittel· 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
0.25
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 77% 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
17 ausgeblendete Aufgaben anzeigen| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Estimate amounts and costs of required supplies, such as food and ingredients.35-1011 | 0.018258.1 | 0.002451.1 |
Analyze recipes to assign prices to menu items, based on food, labor, and overhead costs.35-1011 | 0.009129.1 | —0 |
Plan, direct, or supervise the food preparation or cooking activities of multiple kitchens or restaurants in an establishment such as a restaurant chain, hospital, or hotel.35-1011 | 0.004012.8 | —0 |
Record production or operational data on specified forms. | —0 | 0.002348.9 |
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 |
|---|---|
Analyze recipes to assign prices to menu items, based on food, labor, and overhead costs.O*NET Task ID 11138 | 1.0 |
Record production or operational data on specified forms.O*NET Task ID 11146 | 1.0 |
Order or requisition food or other supplies needed to ensure efficient operation.O*NET Task ID 11131 | 0.5 |
Determine how food should be presented and create decorative food displays.O*NET Task ID 11134 | 0.5 |
Estimate amounts and costs of required supplies, such as food and ingredients.O*NET Task ID 11136 | 0.5 |
Collaborate with other personnel to plan and develop recipes or menus, taking into account such factors as seasonal availability of ingredients or the likely number of customers.O*NET Task ID 11137 | 0.5 |
Determine production schedules and staff requirements necessary to ensure timely delivery of services.O*NET Task ID 11140 | 0.5 |
Recruit and hire staff, such as cooks and other kitchen workers.O*NET Task ID 11141 | 0.5 |
Coordinate planning, budgeting, or purchasing for all the food operations within establishments such as clubs, hotels, or restaurant chains.O*NET Task ID 11148 | 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