मुआवजा और लाभ प्रबंधक
प्रबंधनAI 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
0.000
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.36
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 60% 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
21 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Develop methods to improve employment policies, processes, and practices, and recommend changes to management.11-3111 | 0.0100100.0 | —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 |
|---|---|
Direct preparation and distribution of written and verbal information to inform employees of benefits, compensation, and personnel policies.O*NET Task ID 3267 | 1.0 |
Prepare detailed job descriptions and classification systems and define job levels and families, in partnership with other managers.O*NET Task ID 3283 | 1.0 |
Conduct exit interviews to identify reasons for employee termination.O*NET Task ID 3286 | 1.0 |
Advise management on such matters as equal employment opportunity, sexual harassment, and discrimination.O*NET Task ID 3266 | 0.5 |
Administer, direct, and review employee benefit programs, including the integration of benefit programs following mergers and acquisitions.O*NET Task ID 3268 | 0.5 |
Identify and implement benefits to increase the quality of life for employees by working with brokers and researching benefits issues.O*NET Task ID 3271 | 0.5 |
Design, evaluate, and modify benefits policies to ensure that programs are current, competitive, and in compliance with legal requirements.O*NET Task ID 3272 | 0.5 |
Analyze compensation policies, government regulations, and prevailing wage rates to develop competitive compensation plan.O*NET Task ID 3273 | 0.5 |
Formulate policies, procedures and programs for recruitment, testing, placement, classification, orientation, benefits and compensation, and labor and industrial relations.O*NET Task ID 3274 | 0.5 |
Mediate between benefits providers and employees, such as by assisting in handling employees' benefits-related questions or taking suggestions.O*NET Task ID 3275 | 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