बिक्री प्रतिनिधि
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: ILOप्रकाशन: '25
0.49
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 21% इस मान के बराबर या उससे अधिक हैं।
- डेटा स्रोत: OpenAIप्रकाशन: '23
0.567
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.844मापक्रम, आधार और स्रोत
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
7 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Emphasize or recommend service features based on knowledge of customers' needs and vendor capabilities and limitations.41-3091 | 0.130038.2 | 0.090030.0 |
Answer customers' questions about services, prices, availability, or credit terms.41-3091 | 0.090026.5 | 0.090030.0 |
Develop sales presentations or proposals to explain service specifications.41-3091 | 0.070020.6 | 0.01003.3 |
Contact prospective or existing customers to discuss how services can meet their needs.41-3091 | 0.01002.9 | 0.080026.7 |
Compute and compare costs of services.41-3091 | 0.01002.9 | 0.01003.3 |
Consult with clients after sales or contract signings to resolve problems and provide ongoing support.41-3091 | 0.01002.9 | 0.01003.3 |
Negotiate prices or terms of sales or service agreements.41-3091 | 0.01002.9 | 0.01003.3 |
Inform customers of contracts or other information pertaining to purchased services.41-3091 | 0.01002.9 | 0.00000.0 |
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 |
|---|---|
Create forms or agreements to complete sales.O*NET Task ID 23227 | 1.0 |
Develop sales presentations or proposals to explain service specifications.O*NET Task ID 23228 | 1.0 |
Inform customers of contracts or other information pertaining to purchased services.O*NET Task ID 23232 | 1.0 |
Maintain customer records using automated systems.O*NET Task ID 23233 | 1.0 |
Quote prices, credit terms, contract terms, or fulfillment dates for services.O*NET Task ID 23236 | 1.0 |
Answer customers' questions about services, prices, availability, or credit terms.O*NET Task ID 23222 | 0.5 |
Attend sales or trade meetings or read related publications to obtain information about market conditions, business trends, regulations, or industry developments.O*NET Task ID 23223 | 0.5 |
Compute and compare costs of services.O*NET Task ID 23224 | 0.5 |
Consult with clients after sales or contract signings to resolve problems and provide ongoing support.O*NET Task ID 23225 | 0.5 |
Contact prospective or existing customers to discuss how services can meet their needs.O*NET Task ID 23226 | 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
Occupation information
इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव
मार्च 2026: ATE अध्ययन ने बिक्री प्रतिनिधियों को अमेरिकी टेक हब में 2030 तक एजेंटिक AI विस्थापन के मध्यम-से-उच्च जोखिम वाले 236 सूचना-गहन व्यवसायों में रखा है।
[स्रोत: Gupta & Kumar (2026) Agentic AI and Occupational Displacement]