Winden- und Hebezeugfuehrer

Transport und Materialbewegung

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

    0.18

    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 90% 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

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
Move levers, pedals, and throttles to stop, start, and regulate speeds of hoist or winch drums in response to hand, bell, buzzer, telephone, loud-speaker, or whistle signals, or by observing dial indicators or cable marks.

O*NET Task ID 4979

0.0
Start engines of hoists or winches and use levers and pedals to wind or unwind cable on drums.

O*NET Task ID 4980

0.0
Observe equipment gauges and indicators and hand signals of other workers to verify load positions or depths.

O*NET Task ID 4981

0.0
Operate compressed air, diesel, electric, gasoline, or steam-driven hoists or winches to control movement of cableways, cages, derricks, draglines, loaders, railcars, or skips.

O*NET Task ID 4982

0.0
Move or reposition hoists, winches, loads and materials, manually or using equipment and machines such as trucks, cars, and hand trucks.

O*NET Task ID 4983

0.0
Select loads or materials according to weight and size specifications.

O*NET Task ID 4984

0.0
Signal and assist other workers loading or unloading materials.

O*NET Task ID 4985

0.0
Attach, fasten, and disconnect cables or lines to loads, materials, and equipment, using hand tools.

O*NET Task ID 4986

0.0
Apply hand or foot brakes and move levers to lock hoists or winches.

O*NET Task ID 4987

0.0
Oil winch drums so that cables will wind smoothly.

O*NET Task ID 4988

0.0
Climb ladders to position and set up vehicle-mounted derricks.

O*NET Task ID 4989

0.0
Repair, maintain, and adjust equipment, using hand tools.

O*NET Task ID 4990

0.0
Tend auxiliary equipment, such as jacks, slings, cables, or stop blocks, to facilitate moving items or materials for further processing.

O*NET Task ID 4991

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