तौलने वाले, मापने वाले और रिकॉर्डकीपर
कार्यालय और प्रशासनिक सहायताAI 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
0.37
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 53% 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
17 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Communicate with customers and vendors to exchange information regarding products, materials, and services.43-5111 | 0.0200100.0 | 0.0200100.0 |
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 |
|---|---|
Document quantity, quality, type, weight, test result data, and value of materials or products to maintain shipping, receiving, and production records and files.O*NET Task ID 11380 | 1.0 |
Compute product totals and charges for shipments.O*NET Task ID 11385 | 1.0 |
Operate scalehouse computers to obtain weight information about incoming shipments such as those from waste haulers.O*NET Task ID 11388 | 1.0 |
Maintain financial records, such as accounts of daily collections and billings, and records of receipts issued.O*NET Task ID 11392 | 1.0 |
Prepare measurement tables and conversion charts, using standard formulas.O*NET Task ID 11399 | 1.0 |
Compare product labels, tags, or tickets, shipping manifests, purchase orders, and bills of lading to verify accuracy of shipment contents, quality specifications, or weights.O*NET Task ID 11381 | 0.5 |
Count or estimate quantities of materials, parts, or products received or shipped.O*NET Task ID 11382 | 0.5 |
Communicate with customers and vendors to exchange information regarding products, materials, and services.O*NET Task ID 11384 | 0.5 |
Inspect incoming loads of waste to identify contents and to screen for the presence of specific regulated or hazardous wastes.O*NET Task ID 11396 | 0.5 |
Inspect products and examination records to determine the number of defects per worker and the reasons for examiners' rejections.O*NET Task ID 11400 | 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