Rohrleitungsbauer

Bau, Wartung und Reparatur

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    Niedrig· 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

    0.18

    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 90% 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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Lay out pipe routes, following written instructions or blueprints and coordinating layouts with supervisors.

O*NET Task ID 11537

0.5
Check slopes for conformance to requirements, using levels or lasers.

O*NET Task ID 11530

0.0
Cover pipes with earth or other materials.

O*NET Task ID 11531

0.0
Connect pipe pieces and seal joints, using welding equipment, cement, or glue.

O*NET Task ID 11532

0.0
Cut pipes to required lengths.

O*NET Task ID 11533

0.0
Install or repair sanitary or stormwater sewer structures or pipe systems.

O*NET Task ID 11534

0.0
Install or use instruments such as lasers, grade rods, or transit levels.

O*NET Task ID 11535

0.0
Grade or level trench bases, using tamping machines or hand tools.

O*NET Task ID 11536

0.0
Align and position pipes to prepare them for welding or sealing.

O*NET Task ID 11538

0.0
Dig trenches to desired or required depths, by hand or using trenching tools.

O*NET Task ID 11539

0.0
Operate mechanized equipment, such as pickup trucks, rollers, tandem dump trucks, front-end loaders, or backhoes.

O*NET Task ID 11540

0.0
Train or supervise others in laying pipe.

O*NET Task ID 11541

0.0
Tap and drill holes into pipes to introduce auxiliary lines or devices.

O*NET Task ID 11542

0.0
Locate existing pipes needing repair or replacement, using magnetic or radio indicators.

O*NET Task ID 11543

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

Berufsinformationen