Landschaftsarchitekten

Bau, Wartung und Reparatur

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.

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 graphic representations or drawings of proposed plans or designs.

O*NET Task ID 18470

0.5
Collaborate with architects or related professionals on whole building design to maximize the aesthetic features of structures or surrounding land and to improve energy efficiency.

O*NET Task ID 19597

0.5
Create landscapes that minimize water consumption such as by incorporating drought-resistant grasses or indigenous plants.

O*NET Task ID 19598

0.5
Design and integrate rainwater harvesting or gray and reclaimed water systems to conserve water into building or land designs.

O*NET Task ID 19599

0.5
Identify and select appropriate sustainable materials for use in landscape designs, such as recycled wood or recycled concrete boards for structural elements or recycled tires for playground bedding.

O*NET Task ID 19600

0.5
Prepare site plans, specifications, or cost estimates for land development.

O*NET Task ID 20370

0.5
Analyze data on conditions such as site location, drainage, or structure location for environmental reports or landscaping plans.

O*NET Task ID 20371

0.5
Develop marketing materials, proposals, or presentations to generate new work opportunities.

O*NET Task ID 20372

0.5
Integrate existing land features or landscaping into designs.

O*NET Task ID 20375

0.5
Manage the work of subcontractors to ensure quality control.

O*NET Task ID 20376

0.5

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

Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf

März 2026: New evergreen blog post analyzing AI impact on architects published, covering generative design, BIM automation, and rendering disruption.

[Quelle: AI Changing Work Blog]

März 2026: Published evergreen blog post analyzing AI impact on landscape architects: 34% exposure, 25% automation risk.

[Quelle: AI Changing Work Blog]