कैशियर
बिक्री और विपणनAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: '26.08
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: '26.03
0.085
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: '25
0.39
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 44% 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
23 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Answer customers' questions, and provide information on procedures or policies.41-2011 | 0.820089.1 | 0.180075.0 |
Assist customers by providing information and resolving their complaints.41-2011 | 0.08008.7 | 0.02008.3 |
Help customers find the location of products.41-2011 | 0.02002.2 | 0.01004.2 |
Greet customers entering establishments. | —0 | 0.02008.3 |
Answer incoming phone calls. | —0 | 0.01004.2 |
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 total payments received during a time period, and reconcile this with total sales.O*NET Task ID 2411 | 1.0 |
Compute and record totals of transactions.O*NET Task ID 2412 | 1.0 |
Keep periodic balance sheets of amounts and numbers of transactions.O*NET Task ID 2414 | 1.0 |
Compile and maintain non-monetary reports and records.O*NET Task ID 2421 | 1.0 |
Answer incoming phone calls.O*NET Task ID 21073 | 1.0 |
Answer customers' questions, and provide information on procedures or policies.O*NET Task ID 2408 | 0.5 |
Process merchandise returns and exchanges.O*NET Task ID 2417 | 0.5 |
Post charges against guests' or patients' accounts.O*NET Task ID 2423 | 0.5 |
Assist customers by providing information and resolving their complaints.O*NET Task ID 18765 | 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