Informationsangestellte
Vereinigte Staaten · BLS-Beschäftigungsprognosen 2024–34 (Zahlen der SOC-Berufsgruppe 43-4199)
KI-Exposition in veröffentlichter Forschung
Die folgenden Zahlen sind unverändert aus externen Datensätzen übernommen. Deckt ein Datensatz diesen Beruf nicht ab, erscheint der Wert als — und nicht als Null.
Datenanbieter: OpenAI · "GPTs are GPTs"
Zeitbezug: Stand 2023Ex-ante-Schätzung
Bewertet an der Leistungsfähigkeit der GPT-4-Generation.
- Basis menschliche Bewertende
- —
- Basis GPT-4-Bewertung
- —
Dieser Berufscode ist in diesem Datensatz nicht enthalten.
Dieser Berufscode ist in diesem Datensatz nicht enthalten.
β = direkte Exposition (E1) + 0,5 × Exposition bei verfügbaren Werkzeugen (E2), gemäß der Definition des Quell-Repositorys.
— Dieser Berufscode ist in diesem Datensatz nicht enthalten.
- Lizenz:
- MIT License · Copyright (c) 2024 OpenAI
Datenanbieter: Anthropic Economic Index
Zeitbezug: je Release unterschiedlichzusammengesetzter Index
- Beobachtete Exposition
- —
Dieser Berufscode ist in diesem Datensatz nicht enthalten.
Theoretischer Expositionsindex, gewichtet mit der gemessenen Claude-Nutzung, gemäß der Definition des Originalberichts.
— Dieser Berufscode ist in diesem Datensatz nicht enthalten.
Data: Anthropic Economic Index — labor_market_impacts, CC-BY, https://huggingface.co/datasets/Anthropic/EconomicIndex
AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.
- Lizenz:
- CC BY 4.0
Theoretische Schätzung vs. beobachtete Nutzung
Die eine Karte (GPTs are GPTs) schätzt, was KI zum Zeitpunkt der Bewertung theoretisch leisten konnte; die andere (Anthropic Economic Index) beobachtet die tatsächliche Nutzung. Beide messen Unterschiedliches, daher lassen sich die Werte weder addieren noch mitteln noch gegeneinander ranken. Der ältere Wert wird nicht versteckt, sondern als Vergleichsbasis beibehalten.
Achtung: Die Anthropic-Werte – beobachtete Exposition und Task-Durchdringung – verwenden das β von Eloundou als einen ihrer Eingabewerte. Dass beide Seiten einander ähneln, belegt deshalb nicht, dass die frühere Prognose eingetroffen ist; diese Lesart wäre ein Zirkelschluss.
Die Anthropic-Werte werden bei Claude-Nutzerinnen und -Nutzern gemessen und stehen weder für die gesamte Wirtschaft noch für alle Erwerbstätigen.
Die Zuordnung von O*NET-Aufgaben und Berufscodes wurde von AI Changing Work vorgenommen. Die Quellzahlen selbst wurden nicht verändert.
Diese Indizes sind keine Prognosen. Auf welchen Zeitpunkt sich der jeweilige Index bezieht, nennt das Badge auf seiner Karte.
Aufgabenaufschlusselung
- Anfragen per Telefon und E-Mail beantworten
- Informationsdatenbanken pflegen
- Besucher leiten und Wegbeschreibungen geben
Uber diesen Beruf
Als Informationsangestellte veraendert KI Ihre Rolle. Risiko 48/100, Exposition 58%.
ISCO-08-Klassifikation
Berufe im Bereich Kundeninformation, anderweitig nicht genannt
Indirekte Zuordnung — dieser Beruf wurde über eine regelbasierte Ersatzzuordnung mit der ISCO-Berufsgattung verknüpft.
Definition
ILO-Originaltext (Englisch)
This unit group includes client information workers not included elsewhere in Minor Group 422: Client information workers. For instance, it includes workers who obtain and process information from clients needed to determine eligibility for services.
Quelle der Definition
Quelle: International Labour Organization (ILO) — ISCO-08 Structure
Lizenz: ILO CC BY 4.0
Vokabularquelle
Quelle: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1
Lizenz: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
Offizielle Berufsinformationen
- ESCO4229.1
Hotelpförtner/Hotelpförtnerin
Hotelpförtner erteilen Auskünfte und unterstützen Gäste in vielfältiger Weise, wie z. B. bei Restaurantreservierungen, Veranstaltungsempfehlungen, der Buchung von Verkehrsmitteln (Auto, Flugzeug, Schiff usw.). Sie erbringen auch andere Dienstleistungen, beschaffen Eintrittskarten für besondere Veranstaltungen oder arrangieren Fahrten oder Rundreisen zu örtlichen Sehenswürdigkeiten.
Original ansehen
Quelle: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1
Lizenz: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
Haufig gestellte Fragen
Sie stammen aus zwei veröffentlichten Datensätzen: dem Anthropic Economic Index (labor_market_impacts, CC BY 4.0) und dem OpenAI-Expositionsschema "GPTs are GPTs" (MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI). AI Changing Work ordnet sie lediglich den O*NET-Berufs- und Aufgabencodes zu und berechnet keine eigenen Expositionswerte. AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.
Nein. Sie sind eine Bestandsaufnahme der Exposition, wie sie zum Zeitpunkt der Veröffentlichung des jeweiligen Quelldatensatzes gemessen wurde. AI Changing Work veröffentlicht keine Prognose zu künftiger Automatisierung oder Stellenverlusten für diesen Beruf.