श्रम संबंध विशेषज्ञ
कानूनीAI 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
0.000
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.45
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 25% 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
23 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Prepare reports or presentations to communicate employee satisfaction or related data to management.13-1075 | 0.021271.0 |
Interpret contractual agreements for employers and employees engaged in collective bargaining or other labor relations processes.13-1075 | 0.00258.3 |
Advise management on matters related to the administration of contracts or employee discipline or grievance procedures.13-1075 | 0.00227.2 |
Research case law or outcomes of previous case hearings.13-1075 | 0.00216.9 |
Develop methods to monitor employee satisfaction with policies or working conditions, including grievance or complaint procedures.13-1075 | 0.00206.6 |
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 |
|---|---|
Draft contract proposals or counter-proposals for collective bargaining or other labor negotiations.O*NET Task ID 18879 | 1.0 |
Draft rules or regulations to govern collective bargaining activities in collaboration with company, government, or employee representatives.O*NET Task ID 18880 | 1.0 |
Interpret contractual agreements for employers and employees engaged in collective bargaining or other labor relations processes.O*NET Task ID 18882 | 1.0 |
Prepare and submit required governmental reports or forms related to labor relations matters, such as equal employment opportunity (EEO) forms, new hire forms, or minority compensation reports.O*NET Task ID 18887 | 1.0 |
Write letters related to labor relations activities, such as letters to amend collective bargaining agreements, letters of dispute or conciliation, or letters to seek clarification of contract terms.O*NET Task ID 18895 | 1.0 |
Advise management on matters related to the administration of contracts or employee discipline or grievance procedures.O*NET Task ID 18877 | 0.5 |
Identify alternatives to proposals of unions, employees, companies, or government agencies.O*NET Task ID 18881 | 0.5 |
Investigate and evaluate union complaints or arguments to determine viability.O*NET Task ID 18883 | 0.5 |
Mediate discussions between employer and employee representatives in attempt to reconcile differences.O*NET Task ID 18884 | 0.5 |
Monitor company or workforce adherence to labor agreements.O*NET Task ID 18885 | 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
व्यावसायिक जानकारी
इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव
अप्रैल 2026: SF बे टियर 1 में 2027 तक ATE 0.42। P1 (पारस्परिक — बातचीत, मध्यस्थता) दंड कवरेज को सीमित करता है, लेकिन सूचना-प्रसंस्करण घटक अत्यधिक एक्सपोज़्ड रहते हैं।
[स्रोत: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]मार्च 2026: लेबर रिलेशंस करियर पर AI प्रभाव विश्लेषण ब्लॉग पोस्ट (एक्सपोजर 28%, जोखिम 20%).
[स्रोत: AI Changing Work Blog]