होटल फ्रंट डेस्क क्लर्क
खाद्य तैयारी और सेवाAI 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
0.172
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.51
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 17% 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
16 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Answer inquiries pertaining to hotel services, guest registration, and travel directions, or make recommendations regarding shopping, dining, or entertainment.43-4081 | 0.007549.3 |
Make and confirm reservations.43-4081 | 0.003523.0 |
Transmit and receive messages, using telephones or telephone switchboards.43-4081 | 0.002314.9 |
Arrange tours, taxis, or restaurant reservations for customers.43-4081 | 0.002012.8 |
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 |
|---|---|
Post charges, such as those for rooms, food, liquor, or telephone calls, to ledgers, manually or by using computers.O*NET Task ID 2617 | 1.0 |
Transmit and receive messages, using telephones or telephone switchboards.O*NET Task ID 2618 | 1.0 |
Record guest comments or complaints, referring customers to managers as necessary.O*NET Task ID 2622 | 1.0 |
Date-stamp, sort, and rack incoming mail and messages.O*NET Task ID 2626 | 1.0 |
Greet, register, and assign rooms to guests of hotels or motels.O*NET Task ID 2610 | 0.5 |
Verify customers' credit, and establish how the customer will pay for the accommodation.O*NET Task ID 2611 | 0.5 |
Keep records of room availability and guests' accounts, manually or using computers.O*NET Task ID 2612 | 0.5 |
Compute bills, collect payments, and make change for guests.O*NET Task ID 2613 | 0.5 |
Review accounts and charges with guests during the check out process.O*NET Task ID 2616 | 0.5 |
Contact housekeeping or maintenance staff when guests report problems.O*NET Task ID 2619 | 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