पोस्टमास्टर और मेल अधीक्षक
प्रबंधनAI 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
0.42
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 33% 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
केवल एक्सपोज़र वाले कार्य| Task | APIRaw / share % |
|---|---|
Resolve customer complaints.11-9131 | 0.0017100.0 |
| Not observed on any surface — 11 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. | |
Organize and supervise activities such as the processing of incoming and outgoing mail. | —0 |
Direct and coordinate operational, management, and supportive services of one or a number of postal facilities. | —0 |
Hire and train employees, and evaluate their performance. | —0 |
Prepare employee work schedules. | —0 |
Prepare and submit detailed and summary reports of post office activities to designated supervisors. | —0 |
Negotiate labor disputes. | —0 |
Collect rents for post office boxes. | —0 |
Issue and cash money orders. | —0 |
Inform the public of available services, and of postal laws and regulations. | —0 |
Select and train postmasters and managers of associate postal units. | —0 |
Confer with suppliers to obtain bids for proposed purchases and to requisition supplies, disbursing funds according to federal regulations. | —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 |
|---|---|
Prepare and submit detailed and summary reports of post office activities to designated supervisors.O*NET Task ID 5265 | 1.0 |
Inform the public of available services, and of postal laws and regulations.O*NET Task ID 5269 | 1.0 |
Organize and supervise activities, such as the processing of incoming and outgoing mail.O*NET Task ID 5260 | 0.5 |
Direct and coordinate operational, management, and supportive services of one or a number of postal facilities.O*NET Task ID 5261 | 0.5 |
Resolve customer complaints.O*NET Task ID 5262 | 0.5 |
Hire and train employees, and evaluate their performance.O*NET Task ID 5263 | 0.5 |
Prepare employee work schedules.O*NET Task ID 5264 | 0.5 |
Negotiate labor disputes.O*NET Task ID 5266 | 0.5 |
Select and train postmasters and managers of associate postal units.O*NET Task ID 5270 | 0.5 |
Confer with suppliers to obtain bids for proposed purchases and to requisition supplies, disbursing funds according to federal regulations.O*NET Task ID 5271 | 0.5 |
Collect rents for post office boxes.O*NET Task ID 5267 | 0.0 |
Issue and cash money orders.O*NET Task ID 5268 | 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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page