Verkehrstechniker

Transport und Materialbewegung

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

    0.000

    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

    0.26

    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 76% 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

4 ausgeblendete Aufgaben 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
Prepare work orders for repair, maintenance, or changes in traffic systems.

O*NET Task ID 8634

1.0
Gather and compile data from hand count sheets, machine count tapes, or radar speed checks and code data for computer input.

O*NET Task ID 8640

1.0
Compute time settings for traffic signals or speed restrictions, using standard formulas.

O*NET Task ID 8647

1.0
Prepare drawings of proposed signal installations or other control devices, using drafting instruments or computer-automated drafting equipment.

O*NET Task ID 8631

0.5
Plan, design, and improve components of traffic control systems to accommodate current or projected traffic and to increase usability and efficiency.

O*NET Task ID 8632

0.5
Analyze data related to traffic flow, accident rates, or proposed development to determine the most efficient methods to expedite traffic flow.

O*NET Task ID 8633

0.5
Study factors affecting traffic conditions, such as lighting or sign and marking visibility, to assess their effectiveness.

O*NET Task ID 8635

0.5
Lay out pavement markings for striping crews.

O*NET Task ID 8637

0.5
Operate counters and record data to assess the volume, type, and movement of vehicular or pedestrian traffic at specified times.

O*NET Task ID 8638

0.5
Provide technical supervision regarding traffic control devices to other traffic technicians or laborers.

O*NET Task ID 8639

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