Seefrachtinspektoren

Transport und Materialbewegung

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    Mittel· 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

    0.24

    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 79% 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

6 ausgeblendete Aufgaben anzeigen

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 and maintain detailed repair, inspection, investigation, and certification records and reports.

O*NET Task ID 10732

1.0
Examine aircraft access plates and doors for security.

O*NET Task ID 10730

0.5
Examine landing gear, tires, and exteriors of fuselage, wings, and engines for evidence of damage or corrosion and the need for repairs.

O*NET Task ID 10731

0.5
Examine maintenance records and flight logs to determine if service and maintenance checks and overhauls were performed at prescribed intervals.

O*NET Task ID 10734

0.5
Recommend changes in rules, policies, standards, and regulations, based on knowledge of operating conditions, aircraft improvements, and other factors.

O*NET Task ID 10736

0.5
Investigate air accidents and complaints to determine causes.

O*NET Task ID 10738

0.5
Approve or deny issuance of certificates of airworthiness.

O*NET Task ID 10741

0.5
Analyze training programs and conduct oral and written examinations to ensure the competency of persons operating, installing, and repairing aircraft equipment.

O*NET Task ID 10742

0.5
Schedule and coordinate in-flight testing programs with ground crews and air traffic control to ensure availability of ground tracking, equipment monitoring, and related services.

O*NET Task ID 10743

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