औद्योगिक ट्रक और ट्रैक्टर ऑपरेटर

परिवहन और सामग्री स्थानांतरण

AI एक्सपोजर

  • डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08

    कम· 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: 2026-03

    0.000

    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: 2025

    0.20

    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 86% 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।

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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Weigh materials or products and record weight or other production data on tags or labels.

O*NET Task ID 3206

0.5
Move controls to drive gasoline- or electric-powered trucks, cars, or tractors and transport materials between loading, processing, and storage areas.

O*NET Task ID 3201

0.0
Move levers or controls that operate lifting devices, such as forklifts, lift beams with swivel-hooks, hoists, or elevating platforms, to load, unload, transport, or stack material.

O*NET Task ID 3202

0.0
Position lifting devices under, over, or around loaded pallets, skids, or boxes and secure material or products for transport to designated areas.

O*NET Task ID 3203

0.0
Perform routine maintenance on vehicles or auxiliary equipment, such as cleaning, lubricating, recharging batteries, fueling, or replacing liquefied-gas tank.

O*NET Task ID 3205

0.0
Operate or tend automatic stacking, loading, packaging, or cutting machines.

O*NET Task ID 3207

0.0
Signal workers to discharge, dump, or level materials.

O*NET Task ID 3208

0.0
Hook tow trucks to trailer hitches and fasten attachments, such as graders, plows, rollers, or winch cables to tractors, using hitchpins.

O*NET Task ID 3209

0.0
Turn valves and open chutes to dump, spray, or release materials from dump cars or storage bins into hoppers.

O*NET Task ID 3210

0.0
Inspect product load for accuracy and safely move it around the warehouse or facility to ensure timely and complete delivery.

O*NET Task ID 15265

0.0
Manually or mechanically load or unload materials from pallets, skids, platforms, cars, lifting devices, or other transport vehicles.

O*NET Task ID 15266

0.0

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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

व्यावसायिक जानकारी

इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव

मार्च 2026: Forklift operators par AI impact analysis evergreen blog post publish kiya: 21% automation risk, 14% overall exposure. Inventory tracking 65% automation, physical operation 12%.

[स्रोत: ACW Blog]