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कार्यालय और प्रशासनिक सहायताAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08
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: 2026-03
0.279
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.63
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 2% 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
14 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Compose letters in reply to correspondence concerning such items as requests for merchandise, damage claims, credit information requests, delinquent accounts, incorrect billing, or unsatisfactory service.43-4021 | 0.208771.7 | 0.00905.6 |
Complete form letters in response to requests or problems identified by correspondence.43-4021 | 0.048316.6 | 0.023214.5 |
Gather records pertinent to specific problems, review them for completeness and accuracy, and attach records to correspondence as necessary.43-4021 | 0.01756.0 | 0.104965.4 |
Compose correspondence requesting medical information and records.43-4021 | 0.00722.5 | —0 |
Type acknowledgment letters to persons sending correspondence.43-4021 | 0.00541.9 | —0 |
Read incoming correspondence to ascertain nature of writers' concerns and to determine disposition of correspondence.43-4021 | 0.00210.7 | 0.023214.5 |
Present clear and concise explanations of governing rules and regulations.43-4021 | 0.00190.7 | —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 |
|---|---|
Prepare documents and correspondence, such as damage claims, credit and billing inquiries, invoices, and service complaints.O*NET Task ID 11270 | 1.0 |
Compile data from records to prepare periodic reports.O*NET Task ID 11271 | 1.0 |
Present clear and concise explanations of governing rules and regulations.O*NET Task ID 11272 | 1.0 |
Read incoming correspondence to ascertain nature of writers' concerns and to determine disposition of correspondence.O*NET Task ID 11273 | 1.0 |
Type acknowledgment letters to persons sending correspondence.O*NET Task ID 11274 | 1.0 |
Review correspondence for format and typographical accuracy, assemble the information into a prescribed form with the correct number of copies, and submit it to an authorized official for signature.O*NET Task ID 11275 | 1.0 |
Maintain files and control records to show correspondence activities.O*NET Task ID 11276 | 1.0 |
Gather records pertinent to specific problems, review them for completeness and accuracy, and attach records to correspondence as necessary.O*NET Task ID 11277 | 1.0 |
Complete form letters in response to requests or problems identified by correspondence.O*NET Task ID 11278 | 1.0 |
Route correspondence to other departments for reply.O*NET Task ID 11279 | 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