Hotelrezeptionisten

Speisenzubereitung und Service

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    Sehr hoch· 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

    0.172

    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

    0.51

    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 17% 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

Nur exponierte Aufgaben

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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Post charges, such as those for rooms, food, liquor, or telephone calls, to ledgers, manually or by using computers.

O*NET Task ID 2617

1.0
Transmit and receive messages, using telephones or telephone switchboards.

O*NET Task ID 2618

1.0
Record guest comments or complaints, referring customers to managers as necessary.

O*NET Task ID 2622

1.0
Date-stamp, sort, and rack incoming mail and messages.

O*NET Task ID 2626

1.0
Greet, register, and assign rooms to guests of hotels or motels.

O*NET Task ID 2610

0.5
Verify customers' credit, and establish how the customer will pay for the accommodation.

O*NET Task ID 2611

0.5
Keep records of room availability and guests' accounts, manually or using computers.

O*NET Task ID 2612

0.5
Compute bills, collect payments, and make change for guests.

O*NET Task ID 2613

0.5
Review accounts and charges with guests during the check out process.

O*NET Task ID 2616

0.5
Contact housekeeping or maintenance staff when guests report problems.

O*NET Task ID 2619

0.5
Issue room keys and escort instructions to bellhops.

O*NET Task ID 2615

0.0
Deposit guests' valuables in hotel safes or safe-deposit boxes.

O*NET Task ID 2625

0.0
Clean and maintain lobby and common areas, such as restocking supplies and watering plants.

O*NET Task ID 18568

0.0
Prepare for basic food service, such as setting up continental breakfast or coffee and tea supplies.

O*NET Task ID 18569

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

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