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.

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

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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