एयर कार्गो समन्वयक
परिवहन और सामग्री स्थानांतरणAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08
बहुत उच्च· सापेक्ष
कमचार सापेक्ष श्रेणियाँबहुत उच्चव्यवसाय-समूह स्तर का मान
मापक्रम, आधार और स्रोत
चार सापेक्ष बैंड (कम / मध्यम / उच्च / बहुत उच्च)
BLS रोज़गार पूर्वानुमान तालिका के 831 विस्तृत व्यवसायों के आधार पर। मान NEM (नेशनल एम्प्लॉयमेंट मैट्रिक्स) कोड के स्तर पर दिया जाता है, इसलिए एक ही NEM कोड वाले व्यवसायों को वही बैंड मिलता है
- डेटा स्रोत: Anthropicप्रकाशन: 2026-03
0.017
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.44
0.09यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.70व्यवसाय-समूह स्तर का मान
मापक्रम, आधार और स्रोत
जेनरेटिव AI एक्सपोजर सूचकांक, प्रकाशित रूप में 0–1
ISCO-08 यूनिट समूह — समान कोड वाले सभी व्यवसायों को यही मान मिलता है
यह इस साइट की गणना है, ILO द्वारा प्रकाशित आँकड़ा नहीं: इस साइट द्वारा ILO डेटासेट से जोड़े गए 1,012 व्यवसायों में से 28% इस मान के बराबर या उससे अधिक हैं।
यह स्रोत किस प्रकार का आँकड़ा प्रकाशित करता है
BLS की श्रेणी सापेक्ष रैंक है, निरपेक्ष स्तर नहीं, और यह प्रथम-हस्त माप भी नहीं है: यह कई प्रकाशित अध्ययनों में व्यवसाय की पर्सेंटाइल रैंकों को चार बैंडों में बांटती है। यह रोज़गार या वेतन का पूर्वानुमान नहीं है, न अपनाए जाने की संभावना, और यह स्वचालन और संवर्धन में अंतर नहीं करती।
Task-level exposure
45 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Determine efficient and cost-effective methods of moving goods from one location to another.43-5011 | 0.004623.8 | 0.00226.8 |
Check import or export documentation to determine cargo contents and use tariff coding system to classify goods according to fee or tariff group.43-5011 | 0.003417.8 | 0.00319.4 |
Refer exporters to experts in areas such as trade financing, international marketing, government export requirements, international banking, or marine insurance.43-5011 | 0.002915.1 | 0.00185.5 |
Verify adherence of documentation to customs, insurance, or regulatory requirements.43-5011 | 0.002814.6 | 0.015246.8 |
Provide detailed port information to importers or exporters.43-5011 | 0.002814.6 | —0 |
Advise clients on transportation and payment methods.43-5011 | 0.002714.1 | —0 |
Monitor or record locations of goods in transit. | —0 | 0.00319.4 |
Negotiate and arrange transport of goods with shipping or freight companies. | —0 | 0.00298.8 |
Determine method of shipment and prepare bills of lading, invoices, and other shipping documents. | —0 | 0.00268.1 |
Inform clients of factors such as shipping options, timelines, transfers, or regulations affecting shipments. | —0 | 0.00175.2 |
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 |
|---|---|
Calculate weight, volume, or cost of goods to be moved.O*NET Task ID 17686 | 1.0 |
Prepare shipping documentation, such as bills of lading, packing lists, dock receipts, or certificates of origin.O*NET Task ID 17687 | 1.0 |
Keep records of goods dispatched or received.O*NET Task ID 17690 | 1.0 |
Prepare invoices or cost quotations for freight transportation.O*NET Task ID 17696 | 1.0 |
Complete customs paperwork.O*NET Task ID 17701 | 1.0 |
Select shipment routes, based on nature of goods shipped, transit times, or security needs.O*NET Task ID 17680 | 0.5 |
Determine efficient and cost-effective methods of moving goods from one location to another.O*NET Task ID 17681 | 0.5 |
Reserve necessary space on ships, aircraft, trains, or trucks.O*NET Task ID 17682 | 0.5 |
Arrange delivery or storage of goods at destinations.O*NET Task ID 17683 | 0.5 |
Arrange for special transport of sensitive cargoes, such as livestock, food, or medical supplies.O*NET Task ID 17684 | 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