Robotik-Ingenieure

Computer und Mathematik

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    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: 2026-03

    0.066

    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

    0.30

    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 67% 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
Review or approve designs, calculations, or cost estimates.

O*NET Task ID 16512

1.0
Make system device lists or event timing charts.

O*NET Task ID 16513

1.0
Document robotic application development, maintenance, or changes.

O*NET Task ID 16514

1.0
Write algorithms or programming code for ad hoc robotic applications.

O*NET Task ID 16515

1.0
Create back-ups of robot programs or parameters.

O*NET Task ID 16516

1.0
Debug robotics programs.

O*NET Task ID 16521

1.0
Conduct research into the feasibility, design, operation, or performance of robotic mechanisms, components, or systems, such as planetary rovers, multiple mobile robots, reconfigurable robots, or man-machine interactions.

O*NET Task ID 16525

1.0
Design software to control robotic systems for applications, such as military defense or manufacturing.

O*NET Task ID 16528

1.0
Design robotic systems, such as automatic vehicle control, autonomous vehicles, advanced displays, advanced sensing, robotic platforms, computer vision, or telematics systems.

O*NET Task ID 16530

1.0
Provide technical support for robotic systems.

O*NET Task ID 16511

0.5
Supervise technologists, technicians, or other engineers.

O*NET Task ID 16509

0.0
Integrate robotics with peripherals, such as welders, controllers, or other equipment.

O*NET Task ID 16510

0.0
Investigate mechanical failures or unexpected maintenance problems.

O*NET Task ID 16519

0.0
Install, calibrate, operate, or maintain robots.

O*NET Task ID 16520

0.0
Build, configure, or test robots or robotic applications.

O*NET Task ID 21057

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

Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf

März 2026: Published blog: Will AI Replace Robotics Technicians? 50% exposure, K median, 7% growth.

[Quelle: ACW Blog]

März 2026: Published evergreen blog analysis: AI exposure 50%, automation risk 37/100 in 2025.

[Quelle: AI Changing Work Blog]