बाजार अनुसंधान विश्लेषक

व्यापार और वित्त

AI एक्सपोजर

  • डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: '26.08

    बहुत उच्च· 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: '26.03

    0.648

    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: '25

    0.55

    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 12% 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।

TaskClaude.aiRaw / share %APIRaw / share %
Develop transactional Web applications, using Web programming software and knowledge of programming languages, such as hypertext markup language (HTML) and extensible markup language (XML).

13-1161

0.170031.50.06008.3
Gather data on competitors and analyze their prices, sales, and method of marketing and distribution.

13-1161

0.090016.70.04005.6
Implement online customer service processes to ensure positive and consistent user experiences.

13-1161

0.080014.80.390054.2
Prepare reports of findings, illustrating data graphically and translating complex findings into written text.

13-1161

0.05009.30.02002.8
Conduct market research analysis to identify search query trends, real-time search and news media activity, popular social media topics, electronic commerce trends, market opportunities, or competitor performance.

13-1161

0.02003.70.06008.3
Collect and analyze data on customer demographics, preferences, needs, and buying habits to identify potential markets and factors affecting product demand.

13-1161

0.02003.70.04005.6
Forecast and track marketing and sales trends, analyzing collected data.

13-1161

0.02003.70.01001.4
Prepare electronic commerce designs or prototypes, such as storyboards, mock-ups, or other content, using graphics design software.

13-1161

0.02003.70.01001.4
Identify and develop commercial or technical specifications, such as usability, pricing, checkout, or data security, to promote transactional internet-enabled commerce functionality.

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0.02003.70.00000.0
Optimize Web site exposure by analyzing search engine patterns to direct online placement of keywords or other content.

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0.01001.90.02002.8

Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information

इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव

अप्रैल 2026: SF बे टियर 1 में 2027 तक ATE 0.43, SOC 13 वित्तीय श्रेणी (91 नौकरियाँ विश्लेषित)। टियर 2 और टियर 3 महानगरों से पहले मध्यम जोखिम सीमा पार।

[स्रोत: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]

मार्च 2026: Evergreen blog post publish. AI exposure 55%, automation risk 38%, BLS +8% growth.

[स्रोत: AI Changing Work Blog]

मार्च 2026: बाजार अनुसंधान AI विश्लेषण। 60% एक्सपोजर, 42% जोखिम।

[स्रोत: ACW Blog]