Immobilienmakler

Vertrieb und Marketing

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: '26.08

    Sehr 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: '26.03

    0.283

    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: '25

    0.35

    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 61% 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
Present purchase offers to sellers for consideration.

O*NET Task ID 2440

0.5
Confer with escrow companies, lenders, home inspectors, and pest control operators to ensure that terms and conditions of purchase agreements are met before closing dates.

O*NET Task ID 2441

0.5
Interview clients to determine what kinds of properties they are seeking.

O*NET Task ID 2442

0.5
Prepare documents such as representation contracts, purchase agreements, closing statements, deeds, and leases.

O*NET Task ID 2443

0.5
Coordinate property closings, overseeing signing of documents and disbursement of funds.

O*NET Task ID 2444

0.5
Act as an intermediary in negotiations between buyers and sellers, generally representing one or the other.

O*NET Task ID 2445

0.5
Promote sales of properties through advertisements, open houses, and participation in multiple listing services.

O*NET Task ID 2446

0.5
Compare a property with similar properties that have recently sold to determine its competitive market price.

O*NET Task ID 2447

0.5
Coordinate appointments to show homes to prospective buyers.

O*NET Task ID 2448

0.5
Generate lists of properties that are compatible with buyers' needs and financial resources.

O*NET Task ID 2449

0.5
Display commercial, industrial, agricultural, and residential properties to clients and explain their features.

O*NET Task ID 2450

0.0
Inspect condition of premises, and arrange for necessary maintenance or notify owners of maintenance needs.

O*NET Task ID 2454

0.0
Accompany buyers during visits to and inspections of property, advising them on the suitability and value of the homes they are visiting.

O*NET Task ID 2455

0.0
Conduct seminars and training sessions for sales agents to improve sales techniques.

O*NET Task ID 2466

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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