वैलेट पार्किंग परिचारक
खाद्य तैयारी और सेवाAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: '26.08
मध्यम· 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
0.000
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: '25
0.29
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 69% 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
| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Provide customer assistance and information, such as giving directions or handling wheelchairs.53-6021 | 0.00000.0 | 0.00000.0 |
| Not observed on any surface — 14 task(s) — These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states. | ||
Take numbered tags from customers, locate vehicles, and deliver vehicles, or provide customers with instructions for locating vehicles. | —0 | —0 |
Keep parking areas clean and orderly to ensure that space usage is maximized. | —0 | —0 |
Park and retrieve automobiles for customers in parking lots, storage garages, or new car lots. | —0 | —0 |
Greet customers and open their car doors. | —0 | —0 |
Inspect vehicles to detect any damage. | —0 | —0 |
Issue ticket stubs or place numbered tags on windshields, log tags or attach tag to customers' keys, and give customers matching tags for locating parked vehicles. | —0 | —0 |
Perform cash handling tasks, such as making change, balancing and recording cash drawer, or distributing tips. | —0 | —0 |
Explain and calculate parking charges, collect fees from customers, and respond to customer complaints. | —0 | —0 |
Call emergency responders or the proper authorities and provide motorist assistance, such as giving directions or helping jump start a stalled vehicle. | —0 | —0 |
Direct motorists to parking areas or parking spaces, using hand signals or flashlights as necessary. | —0 | —0 |
Patrol parking areas to prevent vehicle damage and vehicle or property thefts. | —0 | —0 |
Lift, position, and remove barricades to open or close parking areas. | —0 | —0 |
Escort customers to their vehicles to ensure their safety. | —0 | —0 |
Perform maintenance on cars in storage to protect tires, batteries, or exteriors from deterioration. | —0 | —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 |
|---|---|
Perform personnel activities, such as supervising or scheduling employees.O*NET Task ID 20840 | 1.0 |
Inspect vehicles to detect any damage.O*NET Task ID 3196 | 0.5 |
Explain and calculate parking charges, collect fees from customers, and respond to customer complaints.O*NET Task ID 20837 | 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