प्रशिक्षण और विकास विशेषज्ञ
शिक्षा और प्रशिक्षणAI 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
0.279
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: '25
0.41
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 36% 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
16 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Obtain, organize, or develop training procedure manuals, guides, or course materials, such as handouts or visual materials.13-1151 | 0.110084.6 | 0.020050.0 |
Evaluate training materials prepared by instructors, such as outlines, text, or handouts.13-1151 | 0.01007.7 | 0.010025.0 |
Design, plan, organize, or direct orientation and training programs for employees or customers.13-1151 | 0.01007.7 | —0 |
Monitor, evaluate, or record training activities or program effectiveness.13-1151 | 0.00000.0 | 0.010025.0 |
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 |
|---|---|
Evaluate training materials prepared by instructors, such as outlines, text, or handouts.O*NET Task ID 101 | 1.0 |
Obtain, organize, or develop training procedure manuals, guides, or course materials, such as handouts or visual materials.O*NET Task ID 20475 | 1.0 |
Keep up with developments in area of expertise by reading current journals, books, or magazine articles.O*NET Task ID 93 | 0.5 |
Present information with a variety of instructional techniques or formats, such as role playing, simulations, team exercises, group discussions, videos, or lectures.O*NET Task ID 94 | 0.5 |
Schedule classes based on availability of classrooms, equipment, or instructors.O*NET Task ID 95 | 0.5 |
Offer specific training programs to help workers maintain or improve job skills.O*NET Task ID 97 | 0.5 |
Monitor, evaluate, or record training activities or program effectiveness.O*NET Task ID 98 | 0.5 |
Attend meetings or seminars to obtain information for use in training programs or to inform management of training program status.O*NET Task ID 99 | 0.5 |
Coordinate recruitment and placement of training program participants.O*NET Task ID 100 | 0.5 |
Develop alternative training methods if expected improvements are not seen.O*NET Task ID 102 | 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