Musikkomponisten

Kunst, Design, Unterhaltung und Medien

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

    0.037

    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

    0.28

    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 73% 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
Study scores to learn the music in detail, and to develop interpretations.

O*NET Task ID 22546

1.0
Apply elements of music theory to create musical and tonal structures, including harmonies and melodies.

O*NET Task ID 22547

1.0
Determine voices, instruments, harmonic structures, rhythms, tempos, and tone balances required to achieve the effects desired in a musical composition.

O*NET Task ID 22549

1.0
Transcribe ideas for musical compositions into musical notation, using instruments, pen and paper, or computers.

O*NET Task ID 22551

1.0
Write musical scores for orchestras, bands, choral groups, or individual instrumentalists or vocalists, using knowledge of music theory and of instrumental and vocal capabilities.

O*NET Task ID 22554

1.0
Fill in details of orchestral sketches, such as adding vocal parts to scores.

O*NET Task ID 22559

1.0
Explore and develop musical ideas based on sources such as imagination or sounds in the environment.

O*NET Task ID 22560

1.0
Write music for commercial mediums, including advertising jingles or film soundtracks.

O*NET Task ID 22561

1.0
Transpose music from one voice or instrument to another to accommodate particular musicians.

O*NET Task ID 22562

1.0
Rewrite original musical scores in different musical styles by changing rhythms, harmonies, or tempos.

O*NET Task ID 22563

1.0
Use gestures to shape the music being played, communicating desired tempo, phrasing, tone, color, pitch, volume, and other performance aspects.

O*NET Task ID 22544

0.0
Audition and select performers for musical presentations.

O*NET Task ID 22552

0.0
Meet with soloists and concertmasters to discuss and prepare for performances.

O*NET Task ID 22558

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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