Waldbrandanalysten

Schutzdienste

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

    0.26

    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

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
Relay messages about emergencies, accidents, locations of crew and personnel, and fire hazard conditions.

O*NET Task ID 11102

1.0
Maintain records and logbooks.

O*NET Task ID 11108

1.0
Estimate sizes and characteristics of fires, and report findings to base camps by radio or telephone.

O*NET Task ID 11104

0.5
Locate forest fires on area maps, using azimuth sighters and known landmarks.

O*NET Task ID 11107

0.5
Compile and report meteorological data, such as temperature, relative humidity, wind direction and velocity, and types of cloud formations.

O*NET Task ID 11113

0.5
Direct crews working on firelines during forest fires.

O*NET Task ID 11103

0.0
Administer regulations regarding sanitation, fire prevention, violation corrections, and related forest regulations.

O*NET Task ID 11105

0.0
Extinguish smaller fires with portable extinguishers, shovels, and axes.

O*NET Task ID 11106

0.0
Examine and inventory firefighting equipment, such as axes, fire hoses, shovels, pumps, buckets, and fire extinguishers, to determine amount and condition.

O*NET Task ID 11109

0.0
Direct maintenance and repair of firefighting equipment, or requisition new equipment.

O*NET Task ID 11110

0.0
Restrict public access and recreational use of forest lands during critical fire seasons.

O*NET Task ID 11111

0.0
Patrol assigned areas, looking for forest fires, hazardous conditions, and weather phenomena.

O*NET Task ID 11112

0.0
Inspect camp sites to ensure that campers are in compliance with forest use regulations.

O*NET Task ID 11114

0.0
Inspect forest tracts and logging areas for fire hazards such as accumulated wastes or mishandling of combustibles, and recommend appropriate fire prevention measures.

O*NET Task ID 11115

0.0
Conduct wildland firefighting training.

O*NET Task ID 21143

0.0
Educate the public about fire safety and prevention.

O*NET Task ID 21144

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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