अभिलेखागार विशेषज्ञ
शिक्षा और प्रशिक्षणAI 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
0.135
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.47
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 23% 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
6 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Select and edit documents for publication and display, applying knowledge of subject, literary expression, and presentation techniques.25-4011 | 0.181685.6 | 0.049882.9 |
Provide reference services and assistance for users needing archival materials.25-4011 | 0.01547.3 | —0 |
Create and maintain accessible, retrievable computer archives and databases, incorporating current advances in electronic information storage technology.25-4011 | 0.00381.8 | 0.008514.2 |
Prepare archival records, such as document descriptions, to allow easy access to information.25-4011 | 0.00351.7 | —0 |
Research and record the origins and historical significance of archival materials.25-4011 | 0.00301.4 | —0 |
Authenticate and appraise historical documents and archival materials.25-4011 | 0.00271.3 | 0.00172.9 |
Organize archival records and develop classification systems to facilitate access to archival materials.25-4011 | 0.00211.0 | —0 |
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 |
|---|---|
Prepare archival records, such as document descriptions, to allow easy access to information.O*NET Task ID 7635 | 1.0 |
Create and maintain accessible, retrievable computer archives and databases, incorporating current advances in electronic information storage technology.O*NET Task ID 7630 | 0.5 |
Organize archival records and develop classification systems to facilitate access to archival materials.O*NET Task ID 7631 | 0.5 |
Authenticate and appraise historical documents and archival materials.O*NET Task ID 7632 | 0.5 |
Provide reference services and assistance for users needing archival materials.O*NET Task ID 7633 | 0.5 |
Direct activities of workers who assist in arranging, cataloguing, exhibiting, and maintaining collections of valuable materials.O*NET Task ID 7634 | 0.5 |
Preserve records, documents, and objects, copying records to film, videotape, audiotape, disk, or computer formats as necessary.O*NET Task ID 7636 | 0.5 |
Establish and administer policy guidelines concerning public access and use of materials.O*NET Task ID 7637 | 0.5 |
Locate new materials and direct their acquisition and display.O*NET Task ID 7638 | 0.5 |
Research and record the origins and historical significance of archival materials.O*NET Task ID 7639 | 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