आपूर्ति श्रृंखला विश्लेषक
व्यापार और वित्तAI 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
0.157
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: '25
0.46
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 24% 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
72 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Develop an understanding of customers' needs and take actions to ensure that such needs are met.13-1081 | 0.040028.6 | 0.060040.0 |
Explain proposed solutions to customers, management, or other interested parties through written proposals and oral presentations.13-1081 | 0.020014.3 | 0.020013.3 |
Report project plans, progress, and results.13-1081 | 0.01007.1 | 0.030020.0 |
Support the development of training materials and technical manuals.13-1081 | 0.01007.1 | 0.01006.7 |
Develop or maintain cost estimates, forecasts, or cost models.13-1081 | 0.01007.1 | 0.01006.7 |
Enter logistics-related data into databases.13-1081 | 0.01007.1 | 0.01006.7 |
Develop proposals that include documentation for estimates.13-1081 | 0.01007.1 | 0.00000.0 |
Propose logistics solutions for customers.13-1081 | 0.01007.1 | 0.00000.0 |
Develop specifications for equipment, tools, facility layouts, or material-handling systems.13-1081 | 0.01007.1 | 0.00000.0 |
Compute reporting metrics, such as on-time delivery rates, order fulfillment rates, or inventory turns.13-1081 | 0.01007.1 | 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 |
|---|---|
Enter logistics-related data into databases.O*NET Task ID 15883 | 1.0 |
Write or revise standard operating procedures for logistics processes.O*NET Task ID 15891 | 1.0 |
Maintain logistics records in accordance with corporate policies.O*NET Task ID 15899 | 1.0 |
Enter carbon-output or environmental-impact data into spreadsheets or environmental management or auditing software programs.O*NET Task ID 20014 | 1.0 |
Identify opportunities for inventory reductions.O*NET Task ID 15881 | 0.5 |
Monitor industry standards, trends, or practices to identify developments in logistics planning or execution.O*NET Task ID 15882 | 0.5 |
Develop or maintain payment systems to ensure accuracy of vendor payments.O*NET Task ID 15884 | 0.5 |
Determine packaging requirements.O*NET Task ID 15885 | 0.5 |
Develop or maintain freight rate databases for use by supply chain departments to determine the most economical modes of transportation.O*NET Task ID 15886 | 0.5 |
Contact potential vendors to determine material availability.O*NET Task ID 15887 | 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
व्यावसायिक जानकारी
इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव
मार्च 2026: सप्लाई चेन एनालिस्ट करियर पर AI प्रभाव विश्लेषण ब्लॉग पोस्ट (एक्सपोजर 52%, जोखिम 40%).
[स्रोत: AI Changing Work Blog]