Marktforschungsanalysten
Wirtschaft und FinanzenKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: '26.08
Sehr hoch· relativ
NiedrigVier relative BänderSehr hochWert 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
- Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: '26.03
0.648
0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht
Auf O*NET-Aufgaben abgebildet
- Datenquelle: ILOVeröffentlicht: '25
0.55
0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70Wert 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 12% diesen Wert.
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
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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Collect and analyze data on customer demographics, preferences, needs, and buying habits to identify potential markets and factors affecting product demand.O*NET Task ID 5433 | 0.5 |
Prepare reports of findings, illustrating data graphically and translating complex findings into written text.O*NET Task ID 5434 | 0.5 |
Measure and assess customer and employee satisfaction.O*NET Task ID 5435 | 0.5 |
Forecast and track marketing and sales trends, analyzing collected data.O*NET Task ID 5436 | 0.5 |
Seek and provide information to help companies determine their position in the marketplace.O*NET Task ID 5437 | 0.5 |
Measure the effectiveness of marketing, advertising, and communications programs and strategies.O*NET Task ID 5438 | 0.5 |
Conduct research on consumer opinions and marketing strategies, collaborating with marketing professionals, statisticians, pollsters, and other professionals.O*NET Task ID 5439 | 0.5 |
Attend staff conferences to provide management with information and proposals concerning the promotion, distribution, design, and pricing of company products or services.O*NET Task ID 5440 | 0.5 |
Gather data on competitors and analyze their prices, sales, and method of marketing and distribution.O*NET Task ID 5441 | 0.5 |
Monitor industry statistics and follow trends in trade literature.O*NET Task ID 5442 | 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
Occupation information
Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf
Apr. 2026: ATE 0.43 by 2027 in SF Bay Tier 1, in the SOC 13 Financial category (91 occupations analyzed). Crosses moderate-risk threshold ahead of Tier 2 and Tier 3 metros.
[Quelle: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]März 2026: Published evergreen blog post analyzing AI impact. 55% exposure, 38% risk, BLS +8% growth.
[Quelle: AI Changing Work Blog]März 2026: New blog post: market research faces 60% exposure, 42% risk. 905K workforce.
[Quelle: ACW Blog]