डाक सेवा मेल सॉर्टर
कार्यालय और प्रशासनिक सहायताAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08
कम· 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
0.41
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 36% 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
| Task | APIRaw / share % |
|---|---|
Direct items according to established routing schemes, using computer-controlled keyboards or voice-recognition equipment.43-5053 | 0.00000.0 |
Operate various types of equipment, such as computer scanning equipment, addressographs, mimeographs, optical character readers, and bar-code sorters.43-5053 | 0.00000.0 |
| Not observed on any surface — 12 task(s) — These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states. | |
Clear jams in sorting equipment. | —0 |
Sort odd-sized mail by hand, sort mail that other workers have been unable to sort, and segregate items requiring special handling. | —0 |
Bundle, label, and route sorted mail to designated areas, depending on destinations and according to established procedures and deadlines. | —0 |
Train new workers. | —0 |
Distribute incoming mail into the correct boxes or pigeonholes. | —0 |
Search directories to find correct addresses for redirected mail. | —0 |
Check items to ensure that addresses are legible and correct, that sufficient postage has been paid or the appropriate documentation is attached, and that items are in a suitable condition for processing. | —0 |
Open and label mail containers. | —0 |
Rewrap soiled or broken parcels. | —0 |
Move containers of mail, using equipment, such as forklifts and automated "trains". | —0 |
Load and unload mail trucks, sometimes lifting containers of mail onto equipment that transports items to sorting stations. | —0 |
Cancel letter or parcel post stamps by hand. | —0 |
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 |
|---|---|
Direct items according to established routing schemes, using computer-controlled keyboards or voice-recognition equipment.O*NET Task ID 8213 | 1.0 |
Search directories to find correct addresses for redirected mail.O*NET Task ID 8220 | 1.0 |
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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page