खुदरा विक्रेता
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
0.322
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: '25
0.38
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 48% 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
17 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Greet customers and ascertain what each customer wants or needs.41-2031 | 0.140553.5 | 0.109643.1 |
Recommend, select, and help locate or obtain merchandise based on customer needs and desires.41-2031 | 0.087233.2 | 0.127050.0 |
Describe merchandise and explain use, operation, and care of merchandise to customers.41-2031 | 0.02188.3 | 0.00893.5 |
Answer questions regarding the store and its merchandise.41-2031 | 0.00612.3 | 0.00241.0 |
Ticket, arrange, and display merchandise to promote sales.41-2031 | 0.00351.3 | 0.00371.5 |
Place special orders or call other stores to find desired items.41-2031 | 0.00351.3 | —0 |
Prepare merchandise for purchase or rental. | —0 | 0.00251.0 |
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 |
|---|---|
Maintain records related to sales.O*NET Task ID 698 | 1.0 |
Prepare sales slips or sales contracts.O*NET Task ID 704 | 1.0 |
Estimate cost of repair or alteration of merchandise.O*NET Task ID 715 | 1.0 |
Maintain knowledge of current sales and promotions, policies regarding payment and exchanges, and security practices.O*NET Task ID 696 | 0.5 |
Compute sales prices, total purchases, and receive and process cash or credit payment.O*NET Task ID 697 | 0.5 |
Recommend, select, and help locate or obtain merchandise based on customer needs and desires.O*NET Task ID 700 | 0.5 |
Answer questions regarding the store and its merchandise.O*NET Task ID 701 | 0.5 |
Describe merchandise and explain use, operation, and care of merchandise to customers.O*NET Task ID 702 | 0.5 |
Ticket, arrange, and display merchandise to promote sales.O*NET Task ID 703 | 0.5 |
Place special orders or call other stores to find desired items.O*NET Task ID 705 | 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