डेटा एंट्री ऑपरेटर

कार्यालय और प्रशासनिक सहायता

AI एक्सपोजर

  • डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: '26.08

    बहुत उच्च· सापेक्ष

    कमचार सापेक्ष श्रेणियाँबहुत उच्च

    व्यवसाय-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

    स्रोत डेटासेट (XLSX फ़ाइल डाउनलोड)

  • डेटा स्रोत: Anthropicप्रकाशन: '26.03

    0.671

    0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745
    मापक्रम, आधार और स्रोत

    प्रेक्षित एक्सपोजर सूचकांक, प्रकाशित रूप में 0–1

    O*NET कार्यों पर मैप किया गया

    स्रोत डेटासेट

  • डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: '25

    0.70

    0.09यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.70

    व्यवसाय-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 0% इस मान के बराबर या उससे अधिक हैं।

    स्रोत डेटासेट

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।

TaskClaude.aiRaw / share %APIRaw / share %
Compile, sort and verify the accuracy of data before it is entered.

43-9021

0.016172.20.092663.6
Read source documents such as canceled checks, sales reports, or bills, and enter data in specific data fields or onto tapes or disks for subsequent entry, using keyboards or scanners.

43-9021

0.006227.80.051235.2
Store completed documents in appropriate locations.
00.00181.2

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: high (routine tasks absorbed). उच्च देखी एक्सपोज़र। LLM द्वारा पहले से अवशोषित नियमित कार्य।

[स्रोत: Anthropic Economic Research (Massenkoff & McCrory, 2026)]

अप्रैल 2026: NBER 6,000 executives सर्वे: 69% AI इस्तेमाल लेकिन 90% शून्य असर। अगले 3 साल में -0.7% गिरावट का अनुमान।

[स्रोत: NBER Working Paper 34836]

अप्रैल 2026: सबसे high automation exposure वाली occupations में से। March 2026 में AI ने 15,341 (25%) के साथ सभी job cut reasons में top किया। Q1 cumulative AI cuts: 27,645।

[स्रोत: Challenger March 2026]