Personalfachleute

Wirtschaft und Finanzen

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

    0.403

    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

    0.45

    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 25% 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
Conduct exit interviews and ensure that necessary employment termination paperwork is completed.

O*NET Task ID 18854

1.0
Contact job applicants to inform them of the status of their applications.

O*NET Task ID 18857

1.0
Inform job applicants of details such as duties and responsibilities, compensation, benefits, schedules, working conditions, or promotion opportunities.

O*NET Task ID 18860

1.0
Interpret and explain human resources policies, procedures, laws, standards, or regulations.

O*NET Task ID 18861

1.0
Maintain and update human resources documents, such as organizational charts, employee handbooks or directories, or performance evaluation forms.

O*NET Task ID 18863

1.0
Maintain current knowledge of Equal Employment Opportunity (EEO) and affirmative action guidelines and laws, such as the Americans with Disabilities Act (ADA).

O*NET Task ID 18864

1.0
Prepare or maintain employment records related to events, such as hiring, termination, leaves, transfers, or promotions, using human resources management system software.

O*NET Task ID 18866

1.0
Review and evaluate applicant qualifications or eligibility for specified licensing, according to established guidelines and designated licensing codes.

O*NET Task ID 18876

1.0
Analyze employment-related data and prepare required reports.

O*NET Task ID 18853

0.5
Conduct reference or background checks on job applicants.

O*NET Task ID 18855

0.5
Address employee relations issues, such as harassment allegations, work complaints, or other employee concerns.

O*NET Task ID 18852

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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