ब्रांड एंबेसडर
बिक्री और विपणनAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08
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
0.079
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.42
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 33% 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
16 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Suggest specific product purchases to meet customers' needs.41-9011 | 0.014740.1 | 0.013716.1 |
Provide product information, using lectures, films, charts, or slide shows.41-9011 | 0.007119.2 | 0.011813.8 |
Demonstrate or explain products, methods, or services to persuade customers to purchase products or use services.41-9011 | 0.006216.9 | 0.011013.0 |
Learn about competitors' products or consumers' interests or concerns to answer questions or provide more complete information.41-9011 | 0.004411.9 | 0.009010.6 |
Prepare or alter presentation contents to target specific audiences.41-9011 | 0.00277.3 | 0.00253.0 |
Research or investigate products to be presented to prepare for demonstrations.41-9011 | 0.00174.5 | 0.00182.1 |
Identify interested and qualified customers to provide them with additional information. | —0 | 0.030736.1 |
Develop lists of prospective clients from sources such as newspaper items, company records, local merchants, or customers. | —0 | 0.00465.4 |
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 or alter presentation contents to target specific audiences.O*NET Task ID 13200 | 1.0 |
Write articles or pamphlets about products.O*NET Task ID 13213 | 1.0 |
Learn about competitors' products or consumers' interests or concerns to answer questions or provide more complete information.O*NET Task ID 13201 | 0.5 |
Research or investigate products to be presented to prepare for demonstrations.O*NET Task ID 13206 | 0.5 |
Recommend product or service improvements to employers.O*NET Task ID 13207 | 0.5 |
Develop lists of prospective clients from sources such as newspaper items, company records, local merchants, or customers.O*NET Task ID 13212 | 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