Rigger

Bau, Wartung und Reparatur

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    Mittel· 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

    0.13

    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 97% 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

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
Signal or verbally direct workers engaged in hoisting and moving loads to ensure safety of workers and materials.

O*NET Task ID 13892

0.0
Test rigging to ensure safety and reliability.

O*NET Task ID 13893

0.0
Attach loads to rigging to provide support or prepare them for moving, using hand and power tools.

O*NET Task ID 13894

0.0
Select gear, such as cables, pulleys, and winches, according to load weights and sizes, facilities, and work schedules.

O*NET Task ID 13895

0.0
Control movement of heavy equipment through narrow openings or confined spaces, using chainfalls, gin poles, gallows frames, and other equipment.

O*NET Task ID 13896

0.0
Tilt, dip, and turn suspended loads to maneuver over, under, or around obstacles, using multi-point suspension techniques.

O*NET Task ID 13897

0.0
Align, level, and anchor machinery.

O*NET Task ID 13898

0.0
Fabricate, set up, and repair rigging, supporting structures, hoists, and pulling gear, using hand and power tools.

O*NET Task ID 13899

0.0
Manipulate rigging lines, hoists, and pulling gear to move or support materials, such as heavy equipment, ships, or theatrical sets.

O*NET Task ID 13900

0.0
Attach pulleys and blocks to fixed overhead structures, such as beams, ceilings, and gin pole booms, using bolts and clamps.

O*NET Task ID 13901

0.0
Dismantle and store rigging equipment after use.

O*NET Task ID 13902

0.0
Install ground rigging for yarding lines, attaching chokers to logs and to the lines.

O*NET Task ID 13903

0.0
Clean and dress machine surfaces and component parts.

O*NET Task ID 13904

0.0
Load machines onto trucks to prepare for transportation.

O*NET Task ID 21206

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