Zimmerservice-Mitarbeiter
Speisenzubereitung und ServiceKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08
Mittel· relativ
NiedrigVier relative BänderSehr hochWert 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
- Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: 2026-03
0.000
0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht
Auf O*NET-Aufgaben abgebildet
- Datenquelle: ILOVeröffentlicht: 2025
0.28
0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70Wert 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 73% diesen Wert.
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 AufgabenValues 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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Record amounts and types of special food items served to customers.O*NET Task ID 11161 | 1.0 |
Examine trays to ensure that they contain required items.O*NET Task ID 11151 | 0.5 |
Total checks, present them to customers, and accept payment for services.O*NET Task ID 11162 | 0.5 |
Monitor food distribution, ensuring that meals are delivered to the correct recipients and that guidelines, such as those for special diets, are followed.O*NET Task ID 11149 | 0.0 |
Clean or sterilize dishes, kitchen utensils, equipment, or facilities.O*NET Task ID 11150 | 0.0 |
Place food servings on plates or trays according to orders or instructions.O*NET Task ID 11152 | 0.0 |
Load trays with accessories, such as eating utensils, napkins, or condiments.O*NET Task ID 11153 | 0.0 |
Take food orders and relay orders to kitchens or serving counters so they can be filled.O*NET Task ID 11154 | 0.0 |
Stock service stations with items, such as ice, napkins, or straws.O*NET Task ID 11155 | 0.0 |
Remove trays and stack dishes for return to kitchen after meals are finished.O*NET Task ID 11156 | 0.0 |
Prepare food items, such as sandwiches, salads, soups, or beverages.O*NET Task ID 11157 | 0.0 |
Monitor food preparation or serving techniques to ensure that proper procedures are followed.O*NET Task ID 11158 | 0.0 |
Carry food, silverware, or linen on trays or use carts to carry trays.O*NET Task ID 11159 | 0.0 |
Determine where patients or patrons would like to eat their meals and help them get situated.O*NET Task ID 11160 | 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