कंप्यूटर प्रोग्रामर
कंप्यूटर और गणितAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: '26.08
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: '26.03
0.745
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: '25
0.57
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 7% 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
केवल एक्सपोज़र वाले कार्य| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Write, update, and maintain computer programs or software packages to handle specific jobs such as tracking inventory, storing or retrieving data, or controlling other equipment.15-1131 | 1.170535.2 | 0.975424.9 |
Correct errors by making appropriate changes and rechecking the program to ensure that the desired results are produced.15-1131 | 0.887026.6 | 0.495912.7 |
Compile and write documentation of program development and subsequent revisions, inserting comments in the coded instructions so others can understand the program.15-1131 | 0.759722.8 | 1.145729.3 |
Write, analyze, review, and rewrite programs, using workflow chart and diagram, and applying knowledge of computer capabilities, subject matter, and symbolic logic.15-1131 | 0.26127.8 | 0.630116.1 |
Prepare detailed workflow charts and diagrams that describe input, output, and logical operation, and convert them into a series of instructions coded in a computer language.15-1131 | 0.08152.4 | 0.05931.5 |
Consult with and assist computer operators or system analysts to define and resolve problems in running computer programs.15-1131 | 0.07882.4 | 0.04741.2 |
Perform or direct revision, repair, or expansion of existing programs to increase operating efficiency or adapt to new requirements.15-1131 | 0.07292.2 | 0.457711.7 |
Investigate whether networks, workstations, the central processing unit of the system, or peripheral equipment are responding to a program's instructions.15-1131 | 0.00700.2 | 0.08002.0 |
Collaborate with computer manufacturers and other users to develop new programming methods.15-1131 | 0.00650.2 | —0 |
Write or contribute to instructions or manuals to guide end users.15-1131 | 0.00360.1 | 0.00170.0 |
| Not observed on any surface — 3 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. | ||
Conduct trial runs of programs and software applications to be sure they will produce the desired information and that the instructions are correct. | —0 | —0 |
Consult with managerial, engineering, and technical personnel to clarify program intent, identify problems, and suggest changes. | —0 | —0 |
Train subordinates in programming and program coding. | —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 |
|---|---|
Correct errors by making appropriate changes and rechecking the program to ensure that the desired results are produced.O*NET Task ID 1267 | 1.0 |
Conduct trial runs of programs and software applications to be sure they will produce the desired information and that the instructions are correct.O*NET Task ID 1268 | 1.0 |
Compile and write documentation of program development and subsequent revisions, inserting comments in the coded instructions so others can understand the program.O*NET Task ID 1269 | 1.0 |
Write, update, and maintain computer programs or software packages to handle specific jobs such as tracking inventory, storing or retrieving data, or controlling other equipment.O*NET Task ID 1270 | 1.0 |
Consult with managerial, engineering, and technical personnel to clarify program intent, identify problems, and suggest changes.O*NET Task ID 1271 | 1.0 |
Perform or direct revision, repair, or expansion of existing programs to increase operating efficiency or adapt to new requirements.O*NET Task ID 1272 | 1.0 |
Write, analyze, review, and rewrite programs, using workflow chart and diagram, and applying knowledge of computer capabilities, subject matter, and symbolic logic.O*NET Task ID 1273 | 1.0 |
Write or contribute to instructions or manuals to guide end users.O*NET Task ID 1274 | 1.0 |
Investigate whether networks, workstations, the central processing unit of the system, or peripheral equipment are responding to a program's instructions.O*NET Task ID 1275 | 1.0 |
Prepare detailed workflow charts and diagrams that describe input, output, and logical operation, and convert them into a series of instructions coded in a computer language.O*NET Task ID 1276 | 1.0 |
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
Occupation information
इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव
मई 2026: Anthropic देखी गई एक्सपोज़र: 75% (highest in dataset). डेटासेट में सबसे ऊँचा (75%)। पूरी Computer & Math श्रेणी देखी 33% vs सैद्धांतिक 90%।
[स्रोत: Anthropic Economic Research (Massenkoff & McCrory, 2026)]अप्रैल 2026: BOK research identifies codified, textbook-style knowledge work as most AI-vulnerable. Korean youth employment in AI-exposed coding/programming roles shows paradoxical growth (+1.2pp) but collapsing new-hire rates.
[स्रोत: Bank of Korea Employment Research (2025)]मार्च 2026: Dallas Fed: कंप्यूटर सिस्टम डिज़ाइन क्षेत्र में रोज़गार 5% घटा और वेतन 16.7% बढ़ा — AI नियमित कोडिंग को स्वचालित कर रहा है जबकि जटिल समस्या-समाधान को पुरस्कृत कर रहा है।
[स्रोत: Dallas Fed (Feb 2026)]