Bauingenieure

Bau, Wartung und Reparatur

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    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

    0.008

    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

1 ausgeblendete Aufgabe anzeigen

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
Develop or assist in the development of transportation-related computer software or computer processes.

O*NET Task ID 16308

1.0
Present data, maps, or other information at construction-related public hearings or meetings.

O*NET Task ID 16303

0.5
Review development plans to determine potential traffic impact.

O*NET Task ID 16304

0.5
Prepare administrative, technical, or statistical reports on traffic-operation matters, such as accidents, safety measures, or pedestrian volume or practices.

O*NET Task ID 16305

0.5
Evaluate transportation systems or traffic control devices or lighting systems to determine need for modification or expansion.

O*NET Task ID 16306

0.5
Evaluate traffic control devices or lighting systems to determine need for modification or expansion.

O*NET Task ID 16307

0.5
Prepare project budgets, schedules, or specifications for labor or materials.

O*NET Task ID 16309

0.5
Prepare final project layout drawings that include details such as stress calculations.

O*NET Task ID 16310

0.5
Plan alteration or modification of existing transportation structures to improve safety or function.

O*NET Task ID 16311

0.5
Participate in contract bidding, negotiation, or administration.

O*NET Task ID 16312

0.5

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: Evergreen blog post published analyzing AI impact on structural engineering

[Quelle: AI Changing Work Blog]