Bestandskontrolleure

Büro und Verwaltungsunterstützung

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    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

    0.000

    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

    0.37

    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 53% 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
Prepare documents, such as work orders, bills of lading, or shipping orders, to route materials.

O*NET Task ID 4737

1.0
Record shipment data, such as weight, charges, space availability, damages, or discrepancies, for reporting, accounting, or recordkeeping purposes.

O*NET Task ID 4739

1.0
Compute amounts, such as space available, shipping, storage, or demurrage charges, using computer or price list.

O*NET Task ID 4744

1.0
Contact carrier representatives to make arrangements or to issue instructions for shipping and delivery of materials.

O*NET Task ID 4740

0.5
Confer or correspond with establishment representatives to rectify problems, such as damages, shortages, or nonconformance to specifications.

O*NET Task ID 4741

0.5
Compare shipping routes or methods to determine which have the least environmental impact.

O*NET Task ID 19834

0.5
Examine shipment contents and compare with records, such as manifests, invoices, or orders, to verify accuracy.

O*NET Task ID 20276

0.5
Determine shipping methods, routes, or rates for materials to be shipped.

O*NET Task ID 20279

0.5
Requisition and store shipping materials and supplies to maintain inventory of stock.

O*NET Task ID 4742

0.0
Pack, seal, label, or affix postage to prepare materials for shipping, using hand tools, power tools, or postage meter.

O*NET Task ID 20277

0.0
Deliver or route materials to departments using handtruck, conveyor, or sorting bins.

O*NET Task ID 20278

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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