Vendeurs au Détail
Ventes et MarketingExposition à l'IA
- Source des données: BLSPublié: '26.08
Très élevée· relative
FaibleQuatre bandes relativesTrès élevéeValeur par groupe professionnel
Échelle, base et source
Quatre bandes relatives (Faible / Modérée / Élevée / Très élevée)
831 métiers détaillés du tableau des projections d'emploi du BLS. La valeur est attribuée par code de la National Employment Matrix (NEM), si bien que les métiers partageant un code NEM reçoivent la même bande
- Source des données: AnthropicPublié: '26.03
0.322
0.000Étendue des valeurs présentées ici0.745Échelle, base et source
- Source des données: ILOPublié: '25
0.38
0.09Étendue des valeurs présentées ici0.70Valeur par groupe professionnel
Échelle, base et source
Indice d'exposition à l'IA générative, 0–1 tel que publié
Groupe de base CITP-08 — tous les métiers partageant le code reçoivent cette valeur
Calculé par ce site, non publié par l'OIT : sur les 1 012 professions que ce site relie au jeu de données de l'OIT, 48% atteignent ou dépassent cette valeur.
Quelle est la nature de la valeur publiée par cette source
La catégorie BLS est un rang relatif et non un niveau absolu, et ce n'est pas une mesure de première main : elle regroupe en quatre bandes les rangs centiles du métier dans plusieurs études publiées. Ce n'est ni une prévision d'emploi ou de salaire, ni une probabilité d'adoption, et elle ne distingue pas automatisation et augmentation.
Task-level exposure
Afficher 20 tâches masquées| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Answer questions regarding the store and its merchandise.41-2031 | 0.050742.1 |
Greet customers and ascertain what each customer wants or needs.41-2031 | 0.042335.1 |
Recommend, select, and help locate or obtain merchandise based on customer needs and desires.41-2031 | 0.019716.4 |
Describe merchandise and explain use, operation, and care of merchandise to customers.41-2031 | 0.00786.5 |
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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Maintain records related to sales.O*NET Task ID 698 | 1.0 |
Prepare sales slips or sales contracts.O*NET Task ID 704 | 1.0 |
Estimate cost of repair or alteration of merchandise.O*NET Task ID 715 | 1.0 |
Maintain knowledge of current sales and promotions, policies regarding payment and exchanges, and security practices.O*NET Task ID 696 | 0.5 |
Compute sales prices, total purchases, and receive and process cash or credit payment.O*NET Task ID 697 | 0.5 |
Recommend, select, and help locate or obtain merchandise based on customer needs and desires.O*NET Task ID 700 | 0.5 |
Answer questions regarding the store and its merchandise.O*NET Task ID 701 | 0.5 |
Describe merchandise and explain use, operation, and care of merchandise to customers.O*NET Task ID 702 | 0.5 |
Ticket, arrange, and display merchandise to promote sales.O*NET Task ID 703 | 0.5 |
Place special orders or call other stores to find desired items.O*NET Task ID 705 | 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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page