Taxifahrer und Chauffeure

Transport und Materialbewegung

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

    0.28

    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 73% 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
Communicate with dispatchers by radio, telephone, or computer to exchange information and receive requests for passenger service.

O*NET Task ID 23759

1.0
Complete accident reports when necessary.

O*NET Task ID 23760

1.0
Determine fares based on trip distances and times, using taximeters and fee schedules, and announce fares to passengers.

O*NET Task ID 23761

1.0
Notify dispatchers or company mechanics of vehicle problems.

O*NET Task ID 23764

1.0
Provide passengers with information or advice about the local area, points of interest, hotels, or restaurants.

O*NET Task ID 23769

0.5
Collect fares or vouchers from passengers, and make change or issue receipts as necessary.

O*NET Task ID 23758

0.0
Drive taxicabs or privately owned vehicles to transport passengers.

O*NET Task ID 23762

0.0
Follow relevant safety regulations and state laws governing vehicle operation, and ensure that passengers follow safety regulations.

O*NET Task ID 23763

0.0
Perform minor vehicle repairs, such as cleaning spark plugs, or take vehicles to mechanics for servicing.

O*NET Task ID 23765

0.0
Perform routine vehicle maintenance, such as regulating tire pressure and adding gasoline, oil, and water.

O*NET Task ID 23766

0.0
Pick up passengers at prearranged locations, at taxi stands, or by cruising streets in high-traffic areas.

O*NET Task ID 23767

0.0
Provide passengers with assistance entering and exiting vehicles, and help them with any luggage.

O*NET Task ID 23768

0.0
Report to taxicab services or garages to receive vehicle assignments.

O*NET Task ID 23770

0.0
Test vehicle equipment, such as lights, brakes, horns, or windshield wipers, to ensure proper operation.

O*NET Task ID 23771

0.0
Turn the taximeter on when passengers enter the cab, and turn it off when they reach the final destination.

O*NET Task ID 23772

0.0
Vacuum and clean interiors and wash and polish exteriors of automobiles.

O*NET Task ID 23773

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

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