रियल एस्टेट एजेंट
बिक्री और विपणनAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: '26.08
बहुत 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: '26.03
0.283
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: '25
0.35
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 61% 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
30 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Advise clients on market conditions, prices, mortgages, legal requirements, and related matters.41-9022 | 0.0300100.0 | 0.010033.3 |
Inspect condition of premises, and arrange for necessary maintenance or notify owners of maintenance needs.41-9022 | 0.00000.0 | 0.010033.3 |
Interview clients to determine what kinds of properties they are seeking. | —0 | 0.010033.3 |
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 |
|---|---|
Present purchase offers to sellers for consideration.O*NET Task ID 2440 | 0.5 |
Confer with escrow companies, lenders, home inspectors, and pest control operators to ensure that terms and conditions of purchase agreements are met before closing dates.O*NET Task ID 2441 | 0.5 |
Interview clients to determine what kinds of properties they are seeking.O*NET Task ID 2442 | 0.5 |
Prepare documents such as representation contracts, purchase agreements, closing statements, deeds, and leases.O*NET Task ID 2443 | 0.5 |
Coordinate property closings, overseeing signing of documents and disbursement of funds.O*NET Task ID 2444 | 0.5 |
Act as an intermediary in negotiations between buyers and sellers, generally representing one or the other.O*NET Task ID 2445 | 0.5 |
Promote sales of properties through advertisements, open houses, and participation in multiple listing services.O*NET Task ID 2446 | 0.5 |
Compare a property with similar properties that have recently sold to determine its competitive market price.O*NET Task ID 2447 | 0.5 |
Coordinate appointments to show homes to prospective buyers.O*NET Task ID 2448 | 0.5 |
Generate lists of properties that are compatible with buyers' needs and financial resources.O*NET Task ID 2449 | 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