सर्वेक्षण साक्षात्कारकर्ता
कार्यालय और प्रशासनिक सहायताAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08
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: 2026-03
0.385
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.55
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 12% 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
12 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Prepare reports to provide answers in response to specific problems.43-4111 | 0.210091.3 | 0.130037.1 |
Compile, record, and code results or data from interview or survey, using computer or specified form.43-4111 | 0.01004.3 | 0.210060.0 |
Assist individuals in filling out applications or questionnaires.43-4111 | 0.01004.3 | 0.00000.0 |
Collect and analyze data, such as studying old records, tallying the number of outpatients entering each day or week, or participating in federal, state, or local population surveys as a Census Enumerator.43-4111 | 0.00000.0 | 0.01002.9 |
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 |
|---|---|
Ask questions in accordance with instructions to obtain various specified information, such as person's name, address, age, religious preference, or state of residency.O*NET Task ID 2627 | 1.0 |
Identify and resolve inconsistencies in interviewees' responses by means of appropriate questioning or explanation.O*NET Task ID 2628 | 1.0 |
Compile, record, and code results or data from interview or survey, using computer or specified form.O*NET Task ID 2629 | 1.0 |
Review data obtained from interview for completeness and accuracy.O*NET Task ID 2630 | 1.0 |
Assist individuals in filling out applications or questionnaires.O*NET Task ID 2632 | 1.0 |
Identify and report problems in obtaining valid data.O*NET Task ID 2634 | 1.0 |
Explain survey objectives and procedures to interviewees and interpret survey questions to help interviewees' comprehension.O*NET Task ID 2635 | 1.0 |
Prepare reports to provide answers in response to specific problems.O*NET Task ID 2637 | 1.0 |
Ensure payment for services by verifying benefits with the person's insurance provider or working out financing options.O*NET Task ID 2633 | 0.5 |
Perform patient services, such as answering the telephone or assisting patients with financial or medical questions.O*NET Task ID 2636 | 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