खाद्य सेवा पर्यवेक्षक
खाद्य तैयारी और सेवाAI 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
0.056
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.25
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 77% 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
22 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Train workers in food preparation, and in service, sanitation, and safety procedures.35-1012 | 0.017153.8 | 0.002332.8 |
Specify food portions and courses, production and time sequences, and workstation and equipment arrangements.35-1012 | 0.011636.5 | 0.002434.3 |
Develop departmental objectives, budgets, policies, procedures, and strategies.35-1012 | 0.00319.7 | —0 |
Resolve customer complaints regarding food service. | —0 | 0.002332.8 |
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 |
|---|---|
Assign duties, responsibilities, and work stations to employees in accordance with work requirements.O*NET Task ID 2150 | 1.0 |
Estimate ingredients and supplies required to prepare a recipe.O*NET Task ID 2151 | 1.0 |
Perform various financial activities, such as cash handling, deposit preparation, and payroll.O*NET Task ID 18714 | 1.0 |
Observe and evaluate workers and work procedures to ensure quality standards and service, and complete disciplinary write-ups.O*NET Task ID 18716 | 1.0 |
Record production, operational, and personnel data on specified forms.O*NET Task ID 18719 | 1.0 |
Compile and balance cash receipts at the end of the day or shift.O*NET Task ID 2144 | 0.5 |
Resolve customer complaints regarding food service.O*NET Task ID 2145 | 0.5 |
Control inventories of food, equipment, smallware, and liquor, and report shortages to designated personnel.O*NET Task ID 2148 | 0.5 |
Analyze operational problems, such as theft and wastage, and establish procedures to alleviate these problems.O*NET Task ID 2153 | 0.5 |
Specify food portions and courses, production and time sequences, and workstation and equipment arrangements.O*NET Task ID 2154 | 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