मार्केटिंग प्रबंधक

प्रबंधन

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

    0.320

    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

    0.41

    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 36% 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।

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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Compile lists describing product or service offerings.

O*NET Task ID 957

1.0
Develop pricing strategies, balancing firm objectives and customer satisfaction.

O*NET Task ID 950

0.5
Identify, develop, or evaluate marketing strategy, based on knowledge of establishment objectives, market characteristics, and cost and markup factors.

O*NET Task ID 951

0.5
Evaluate the financial aspects of product development, such as budgets, expenditures, research and development appropriations, or return-on-investment and profit-loss projections.

O*NET Task ID 952

0.5
Negotiate contracts with vendors or distributors to manage product distribution, establishing distribution networks or developing distribution strategies.

O*NET Task ID 955

0.5
Consult with product development personnel on product specifications, such as design, color, or packaging.

O*NET Task ID 956

0.5
Use sales forecasting or strategic planning to ensure the sale and profitability of products, lines, or services, analyzing business developments and monitoring market trends.

O*NET Task ID 958

0.5
Select products or accessories to be displayed at trade or special production shows.

O*NET Task ID 959

0.5
Confer with legal staff to resolve problems, such as copyright infringement or royalty sharing with outside producers or distributors.

O*NET Task ID 960

0.5
Coordinate or participate in promotional activities or trade shows, working with developers, advertisers, or production managers, to market products or services.

O*NET Task ID 961

0.5
Direct the hiring, training, or performance evaluations of marketing or sales staff and oversee their daily activities.

O*NET Task ID 954

0.0

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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information

इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव

मार्च 2026: स्टैनफोर्ड-हार्वर्ड अध्ययन: मार्केटिंग विशेषज्ञ (निकटवर्ती डोमेन) को AI सहायता से विशेषज्ञों जितना लाभ। विचार: AI के साथ 3.04→4.18। लेखन: AI के साथ 3.92, विशेषज्ञ स्तर (3.96) के निकट।

[स्रोत: HBR — Gen AI Won't Make Your Employees Experts (Mar 2026)]