Terminkoordinatoren

Büro und Verwaltungsunterstützung

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

    0.453

    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

    0.58

    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 5% 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.

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
Open, read, route, and distribute incoming mail or other materials and answer routine letters.

O*NET Task ID 2794

1.0
Complete forms in accordance with company procedures.

O*NET Task ID 2795

1.0
Review work done by others to check for correct spelling and grammar, ensure that company format policies are followed, and recommend revisions.

O*NET Task ID 2797

1.0
Conduct searches to find needed information, using such sources as the Internet.

O*NET Task ID 2805

1.0
Take dictation in shorthand or by machine and transcribe information.

O*NET Task ID 2811

1.0
Use computers for various applications, such as database management or word processing.

O*NET Task ID 20280

1.0
Create, maintain, and enter information into databases.

O*NET Task ID 20281

1.0
Set up and manage paper or electronic filing systems, recording information, updating paperwork, or maintaining documents, such as attendance records, correspondence, or other material.

O*NET Task ID 20282

1.0
Compose, type, and distribute meeting notes, routine correspondence, or reports, such as presentations or expense, statistical, or monthly reports.

O*NET Task ID 20284

1.0
Develop or maintain internal or external company Web sites.

O*NET Task ID 20288

1.0

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: ILO occupational segregation report identifies secretaries among high-risk clerical roles with routine codifiable tasks; 16% automation risk in female-dominated occupations vs 3% male-dominated

[Quelle: ILO: Gen AI, Occupational Segregation and Gender Equality (Mar 2026)]

März 2026: ILO finds 88% of countries show women facing higher AI workplace risk; administrative roles among most exposed with 29% GenAI exposure in female-dominated occupations

[Quelle: ILO: Gen AI, Occupational Segregation and Gender Equality (Mar 2026)]

März 2026: ILO research brief (Mar 2026): female-dominated occupations, such as business administration and clerical support, are almost twice as likely to be exposed to generative AI as male-dominated ones (29% vs 16%), and face much higher automation risk (16% vs 3%).

[Quelle: ILO Research Brief, March 2026]

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