बुफे अटेंडेंट
खाद्य तैयारी और सेवाAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08
मध्यम· 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
0.000
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.28
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 73% 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
| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Record amounts and types of special food items served to customers.35-3041 | 0.00000.0 |
| Not observed on any surface — 13 task(s) — These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states. | |
Monitor food distribution, ensuring that meals are delivered to the correct recipients and that guidelines, such as those for special diets, are followed. | —0 |
Clean or sterilize dishes, kitchen utensils, equipment, or facilities. | —0 |
Examine trays to ensure that they contain required items. | —0 |
Place food servings on plates or trays according to orders or instructions. | —0 |
Load trays with accessories, such as eating utensils, napkins, or condiments. | —0 |
Take food orders and relay orders to kitchens or serving counters so they can be filled. | —0 |
Stock service stations with items, such as ice, napkins, or straws. | —0 |
Remove trays and stack dishes for return to kitchen after meals are finished. | —0 |
Prepare food items, such as sandwiches, salads, soups, or beverages. | —0 |
Monitor food preparation or serving techniques to ensure that proper procedures are followed. | —0 |
Carry food, silverware, or linen on trays or use carts to carry trays. | —0 |
Determine where patients or patrons would like to eat their meals and help them get situated. | —0 |
Total checks, present them to customers, and accept payment for services. | —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 |
|---|---|
Record amounts and types of special food items served to customers.O*NET Task ID 11161 | 1.0 |
Examine trays to ensure that they contain required items.O*NET Task ID 11151 | 0.5 |
Total checks, present them to customers, and accept payment for services.O*NET Task ID 11162 | 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