Stadt- und Regionalplaner

Lebens-, Physik- und Sozialwissenschaften

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

    0.096

    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

    0.41

    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 36% 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
Design, promote, or administer government plans or policies affecting land use, zoning, public utilities, community facilities, housing, or transportation.

O*NET Task ID 220

0.5
Recommend approval, denial, or conditional approval of proposals.

O*NET Task ID 222

0.5
Create, prepare, or requisition graphic or narrative reports on land use data, including land area maps overlaid with geographic variables, such as population density.

O*NET Task ID 225

0.5
Advise planning officials on project feasibility, cost-effectiveness, regulatory conformance, or possible alternatives.

O*NET Task ID 226

0.5
Conduct field investigations, surveys, impact studies, or other research to compile and analyze data on economic, social, regulatory, or physical factors affecting land use.

O*NET Task ID 227

0.5
Discuss with planning officials the purpose of land use projects, such as transportation, conservation, residential, commercial, industrial, or community use.

O*NET Task ID 228

0.5
Keep informed about economic or legal issues involved in zoning codes, building codes, or environmental regulations.

O*NET Task ID 229

0.5
Mediate community disputes or assist in developing alternative plans or recommendations for programs or projects.

O*NET Task ID 230

0.5
Coordinate work with economic consultants or architects during the formulation of plans or the design of large pieces of infrastructure.

O*NET Task ID 231

0.5
Review and evaluate environmental impact reports pertaining to private or public planning projects or programs.

O*NET Task ID 232

0.5
Hold public meetings with government officials, social scientists, lawyers, developers, the public, or special interest groups to formulate, develop, or address issues regarding land use or community plans.

O*NET Task ID 18476

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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