Einzelhandelsverkäufer

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

    0.322

    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

    0.38

    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 48% 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
Maintain records related to sales.

O*NET Task ID 698

1.0
Prepare sales slips or sales contracts.

O*NET Task ID 704

1.0
Estimate cost of repair or alteration of merchandise.

O*NET Task ID 715

1.0
Maintain knowledge of current sales and promotions, policies regarding payment and exchanges, and security practices.

O*NET Task ID 696

0.5
Compute sales prices, total purchases, and receive and process cash or credit payment.

O*NET Task ID 697

0.5
Recommend, select, and help locate or obtain merchandise based on customer needs and desires.

O*NET Task ID 700

0.5
Answer questions regarding the store and its merchandise.

O*NET Task ID 701

0.5
Describe merchandise and explain use, operation, and care of merchandise to customers.

O*NET Task ID 702

0.5
Ticket, arrange, and display merchandise to promote sales.

O*NET Task ID 703

0.5
Place special orders or call other stores to find desired items.

O*NET Task ID 705

0.5
Greet customers and ascertain what each customer wants or needs.

O*NET Task ID 694

0.0
Open and close cash registers, performing tasks such as counting money, separating charge slips, coupons, and vouchers, balancing cash drawers, and making deposits.

O*NET Task ID 695

0.0
Watch for and recognize security risks and thefts and know how to prevent or handle these situations.

O*NET Task ID 699

0.0
Demonstrate use or operation of merchandise.

O*NET Task ID 706

0.0
Clean shelves, counters, and tables.

O*NET Task ID 707

0.0
Exchange merchandise for customers and accept returns.

O*NET Task ID 708

0.0
Bag or package purchases and wrap gifts.

O*NET Task ID 709

0.0
Help customers try on or fit merchandise.

O*NET Task ID 710

0.0
Prepare merchandise for purchase or rental.

O*NET Task ID 712

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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