होटल प्रबंधक
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
0.121
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.37
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 53% 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
17 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Develop and implement policies and procedures for the operation of a department or establishment.11-9081 | 0.015156.8 | 0.00199.2 |
Answer inquiries pertaining to hotel policies and services, and resolve occupants' complaints.11-9081 | 0.005520.7 | 0.012964.1 |
Prepare required paperwork pertaining to departmental functions.11-9081 | 0.00259.4 | —0 |
Meet with clients to schedule and plan details of conventions, banquets, receptions and other functions.11-9081 | 0.00197.1 | —0 |
Train staff members.11-9081 | 0.00166.0 | —0 |
Show, rent, or assign accommodations. | —0 | 0.003819.0 |
Monitor the revenue activity of the hotel or facility. | —0 | 0.00157.7 |
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 required paperwork pertaining to departmental functions.O*NET Task ID 1117 | 1.0 |
Greet and register guests.O*NET Task ID 1104 | 0.5 |
Answer inquiries pertaining to hotel policies and services, and resolve occupants' complaints.O*NET Task ID 1105 | 0.5 |
Assign duties to workers, and schedule shifts.O*NET Task ID 1106 | 0.5 |
Coordinate front-office activities of hotels or motels, and resolve problems.O*NET Task ID 1107 | 0.5 |
Participate in financial activities, such as the setting of room rates, the establishment of budgets, and the allocation of funds to departments.O*NET Task ID 1108 | 0.5 |
Manage and maintain temporary or permanent lodging facilities.O*NET Task ID 1111 | 0.5 |
Observe and monitor staff performance to ensure efficient operations and adherence to facility's policies and procedures.O*NET Task ID 1112 | 0.5 |
Show, rent, or assign accommodations.O*NET Task ID 1114 | 0.5 |
Develop and implement policies and procedures for the operation of a department or establishment.O*NET Task ID 1115 | 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