रोबोटिक्स इंजीनियर

कंप्यूटर और गणित

AI एक्सपोजर

  • डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08

    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: 2026-03

    0.066

    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: 2025

    0.30

    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 67% 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
Review or approve designs, calculations, or cost estimates.

O*NET Task ID 16512

1.0
Make system device lists or event timing charts.

O*NET Task ID 16513

1.0
Document robotic application development, maintenance, or changes.

O*NET Task ID 16514

1.0
Write algorithms or programming code for ad hoc robotic applications.

O*NET Task ID 16515

1.0
Create back-ups of robot programs or parameters.

O*NET Task ID 16516

1.0
Debug robotics programs.

O*NET Task ID 16521

1.0
Conduct research into the feasibility, design, operation, or performance of robotic mechanisms, components, or systems, such as planetary rovers, multiple mobile robots, reconfigurable robots, or man-machine interactions.

O*NET Task ID 16525

1.0
Design software to control robotic systems for applications, such as military defense or manufacturing.

O*NET Task ID 16528

1.0
Design robotic systems, such as automatic vehicle control, autonomous vehicles, advanced displays, advanced sensing, robotic platforms, computer vision, or telematics systems.

O*NET Task ID 16530

1.0
Provide technical support for robotic systems.

O*NET Task ID 16511

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

व्यावसायिक जानकारी

इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव

मार्च 2026: Blog publish: Kya AI Robotics Technicians ko replace karega? 50% exposure, 7% growth.

[स्रोत: ACW Blog]

मार्च 2026: एवरग्रीन ब्लॉग विश्लेषण प्रकाशित: 2025 में AI एक्सपोजर 50%, ऑटोमेशन रिस्क 37/100।

[स्रोत: AI Changing Work Blog]