मानव संसाधन सहायक
कार्यालय और प्रशासनिक सहायताAI 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
0.405
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.60
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 4% 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
11 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Process and review employment applications to evaluate qualifications or eligibility of applicants.43-4161 | 0.028139.1 |
Inform job applicants of their acceptance or rejection of employment.43-4161 | 0.010614.7 |
Arrange for advertising or posting of job vacancies and notify eligible workers of position availability.43-4161 | 0.009613.3 |
Explain company personnel policies, benefits, and procedures to employees or job applicants.43-4161 | 0.009212.8 |
Answer questions regarding examinations, eligibility, salaries, benefits, and other pertinent information.43-4161 | 0.008712.1 |
Process, verify, and maintain personnel related documentation, including staffing, recruitment, training, grievances, performance evaluations, classifications, and employee leaves of absence.43-4161 | 0.00385.3 |
Compile and prepare reports and documents pertaining to personnel activities.43-4161 | 0.00202.7 |
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 |
|---|---|
Record data for each employee, including such information as addresses, weekly earnings, absences, amount of sales or production, supervisory reports on performance, and dates of and reasons for terminations.O*NET Task ID 2689 | 1.0 |
Answer questions regarding examinations, eligibility, salaries, benefits, and other pertinent information.O*NET Task ID 2691 | 1.0 |
Compile and prepare reports and documents pertaining to personnel activities.O*NET Task ID 2697 | 1.0 |
Inform job applicants of their acceptance or rejection of employment.O*NET Task ID 2698 | 1.0 |
Administer and score applicant and employee aptitude, personality, and interest assessment instruments.O*NET Task ID 2704 | 1.0 |
Explain company personnel policies, benefits, and procedures to employees or job applicants.O*NET Task ID 2687 | 0.5 |
Process and review employment applications to evaluate qualifications or eligibility of applicants.O*NET Task ID 2690 | 0.5 |
Examine employee files to answer inquiries and provide information for personnel actions.O*NET Task ID 2692 | 0.5 |
Gather personnel records from other departments or employees.O*NET Task ID 2693 | 0.5 |
Search employee files to obtain information for authorized persons and organizations, such as credit bureaus and finance companies.O*NET Task ID 2694 | 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