टेलीमार्केटर
बिक्री और विपणनAI 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
0.285
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.61
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 3% 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
6 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Explain products or services and prices, and answer questions from customers.41-9041 | 0.020274.5 | 0.015535.7 |
Adjust sales scripts to better target the needs and interests of specific individuals.41-9041 | 0.005419.9 | —0 |
Obtain customer information such as name, address, and payment method, and enter orders into computers.41-9041 | 0.00155.5 | 0.017339.7 |
Schedule appointments for sales representatives to meet with prospective customers or for customers to attend sales presentations. | —0 | 0.005612.8 |
Telephone or write letters to respond to correspondence from customers or to follow up initial sales contacts. | —0 | 0.00276.1 |
Deliver prepared sales talks, reading from scripts that describe products or services, to persuade potential customers to purchase a product or service or to make a donation. | —0 | 0.00255.7 |
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 |
|---|---|
Deliver prepared sales talks, reading from scripts that describe products or services, to persuade potential customers to purchase a product or service or to make a donation.O*NET Task ID 4618 | 1.0 |
Obtain customer information such as name, address, and payment method, and enter orders into computers.O*NET Task ID 4621 | 1.0 |
Record names, addresses, purchases, and reactions of prospects contacted.O*NET Task ID 4622 | 1.0 |
Adjust sales scripts to better target the needs and interests of specific individuals.O*NET Task ID 4623 | 1.0 |
Answer telephone calls from potential customers who have been solicited through advertisements.O*NET Task ID 4625 | 1.0 |
Telephone or write letters to respond to correspondence from customers or to follow up initial sales contacts.O*NET Task ID 4626 | 1.0 |
Maintain records of contacts, accounts, and orders.O*NET Task ID 4627 | 1.0 |
Contact businesses or private individuals by telephone to solicit sales for goods or services, or to request donations for charitable causes.O*NET Task ID 4619 | 0.5 |
Explain products or services and prices, and answer questions from customers.O*NET Task ID 4620 | 0.5 |
Obtain names and telephone numbers of potential customers from sources such as telephone directories, magazine reply cards, and lists purchased from other organizations.O*NET Task ID 4624 | 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