{ "version": "1.5-rc.1", "date": "2026-10-05", "scope": "Analysen af job. Uddannelsessporet er ikke omfattet af denne test.", "educationProfiles": 125, "educationCountDefinition": "Unikke uddannelsesprofiler i uddannelsessporets produktdata; niveauer og institutioner tælles ikke særskilt.", "passed": true, "scopeDetail": { "titles": 417, "experienceYears": "Every integer from 0 to 50 inclusive", "focus": "Null/standard and every declared valid focus index; role-specific focus after role resolution", "roleTitles": [ "Læge", "Bogholder", "Pædagog" ], "roleChoices": 10, "abstainingTitles": [ "Energiingeniør", "Ergoterapeut", "Kiropraktor", "Korrekturlæser", "Kvalitetsingeniør", "Skadebehandler", "Tekster", "IT-revisor" ] }, "counts": { "baseInputCases": 100062, "roleInputCases": 1479, "okResults": 97767, "nonScoreResults": 3774, "unchangedBaselineComparisons": 97155, "unchangedPriorRoleComparisons": 1479, "determinismComparisons": 101541, "numericCellsChecked": 7039224, "bandCellsChecked": 1759806, "experienceInvarianceComparisons": 95850, "entryFocusInvarianceComparisons": 97356, "tolderComparisons": 255, "staleRoleAnswerChecks": 18, "invalidRoleChoiceChecks": 12, "browserEngineParityChecks": 417 }, "states": { "ok": 97767, "kraever_svar": 867, "kraever_fagvalg": 714, "afstaar": 2193 }, "sourceCount": 11, "sources": { "ILO": { "navn": "Gmyrek m.fl. (2025), Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure, ILO Working Paper 140", "url": "https://www.ilo.org/sites/default/files/2025-05/WP140_web.pdf", "data": "https://github.com/pgmyrek/2025_GenAI_scores_ISCO08", "klasse": "A", "felt": "Final_Scores_ISCO08_Gmyrek_et_al_2025.xlsx: Task_ISCO, score_2025, score_2023, mean_score_2025, SD_2025, potential25", "rolle": "Opgavescorer 0-1 for hver ISCO-08-opgave; rygraden i opgaveprofilen" }, "ELOUNDOU": { "navn": "Eloundou, Manning, Mishkin og Rock (2024), GPTs are GPTs: Labor market impact potential of LLMs, Science 384(6702):1306-1308", "url": "https://www.science.org/doi/10.1126/science.adj0998", "data": "https://github.com/openai/GPTs-are-GPTs", "klasse": "A", "felt": "occ_level.csv: human_rating_beta, dv_rating_beta, human_rating_gamma, dv_rating_gamma; full_labelset.tsv: automation", "rolle": "Vurderinger af opgavers eksponering for sprogmodeller og softwarestøtte samt automatisering pr. opgave. Modellens agentlag er en særskilt antagelse." }, "AEI": { "navn": "Anthropic Economic Index, Labor market impacts (marts 2026), observed exposure", "url": "https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts", "data": "https://huggingface.co/datasets/Anthropic/EconomicIndex/resolve/main/labor_market_impacts/job_exposure.csv", "klasse": "B", "felt": "labor_market_impacts/job_exposure.csv: occ_code, observed_exposure", "rolle": "Tidsvægtet andel af erhvervets opgaver, hvor Claude allerede bruges professionelt (automatisering fuld vægt, supplering halv vægt); giver niveauet i dag", "checkedAt": "2026-10-05", "checkedFileSha256": "4f0a3adf5feeb2ec5f5d02ab18cc5e851a2a4b8470bde84c0c9335017be12d68", "updateNote": "Eksisterende labor_market_impacts/job_exposure.csv kontrolleret. Tolder opdateret via bredere SOC 33-3051. Juni-udgivelsen er ikke importeret." }, "WEF": { "navn": "World Economic Forum (2025), Future of Jobs Report 2025", "url": "https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/digest/", "klasse": "B", "felt": "Figur om forventet jobvækst og -fald 2025-2030", "rolle": "Arbejdsgivernes forventning til samlet vækst eller fald 2025-2030; vises som kontekst og indgår ikke i tallene" }, "CANARIES": { "navn": "Brynjolfsson, Chandar og Chen (2026), Canaries in the Coal Mine?, Stanford Digital Economy Lab, august 2026", "url": "https://digitaleconomy.stanford.edu/app/uploads/2026/08/Canaries_August2026.pdf", "klasse": "B", "rolle": "Beskæftigelsen for 22-25-årige i de to mest udsatte kvintiler faldt ca. 11 % fra nov. 2022 til jun. 2026, mens den steg ca. 10 % i de mindst udsatte, i alt 19 % relativt (amerikanske lønsedler). Automatisering rammer unge, supplering styrker erfarne" }, "LICHTINGER": { "navn": "Hosseini Maasoum og Lichtinger (2025), Generative AI as Seniority-Biased Technological Change: Evidence from U.S. Résumé and Job Posting Data", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5425555", "klasse": "B", "rolle": "Juniorbeskæftigelsen er 9-10 % lavere seks kvartaler efter, at virksomheder tager generativ AI i brug, primært via færre ansættelser; seniorer uændrede" }, "BLR": { "navn": "Brynjolfsson, Li og Raymond (2025), Generative AI at Work, Quarterly Journal of Economics 140(2)", "url": "https://academic.oup.com/qje/article/140/2/889/7990658", "klasse": "A", "rolle": "AI løfter nye medarbejdere mest; erfaringsforspringet mindskes, hvor AI supplerer" }, "HUMLUM": { "navn": "Humlum og Vestergaard (2026), Still Waters, Rapid Currents: Early Labor Market Transformation under Generative AI, NBER w33777 (rev. marts 2026)", "url": "https://www.nber.org/papers/w33777", "klasse": "B", "rolle": "Danske registerdata for 11 udsatte fag: effekter på løn og timer under 2 % to år efter lanceringen, og et lille fald i unges andel, som ikke kan knyttes til chatbotbrug. Tallene her er eksponering, ikke realiseret effekt" }, "NATIONALBANKEN": { "navn": "Bonin, Darougheh og Kuchler (2026), Danmarks Nationalbank Working Paper 223", "url": "https://www.nationalbanken.dk/da/viden-og-nyheder/publikationer-og-taler/analyse/2026/kunstig-intelligens-og-arbejdsmarkedet-omstillingen-er-begyndt", "klasse": "B", "rolle": "Danske virksomheder, der tog AI i brug i 2023-24, havde i midten af 2025 ca. 11 % lavere beskæftigelse end deres trend tilsagde, koncentreret hos yngre og højtuddannede. AI Adoption and Firm Size: Employment Effects in Monthly Administrative Data" }, "DST": { "navn": "Danmarks Statistik, LONS20: Fuldtidsbeskæftigede i lønstatistikken efter arbejdsfunktion, 2024", "url": "https://www.statistikbanken.dk/LONS20", "klasse": "A", "felt": "LONS20: ANTAL, ARBF (DISCO-08), Tid=2024; lokalt udtræk hentet 23. september 2026", "rolle": "Grundlag for den særskilte dækningsberegning i DISCO-hovedgruppe 1–4. Årsværk i lønstatistikken, ikke alle beskæftigede. Indgår ikke i AI-scoren.", "usage": "coverage_only", "referenceYear": 2024, "retrievedAt": "2026-09-23" }, "ESCO": { "navn": "Europa-Kommissionen, ESCO: fag- og opgaveprofiler", "url": "https://esco.ec.europa.eu/en/classification/occupation_main", "klasse": "B", "felt": "Danske erhvervsprofiler og tilknyttede opgaver/færdigheder; konkrete URI'er, hentetid og hashes i task-profiles.json", "rolle": "Kontrol af fagafgrænsning og opgaveprofiler. Kan medføre afståelse fra en score. Leverer ikke AI-eksponeringsscorer eller tidsvægte.", "usage": "profile_evidence" } }, "limitations": [ "Implementeringstest, ikke empirisk kalibrering eller bevis for prognosepræcision.", "Nye kildeundersøgelser ændrer ikke automatisk scorerne." ] }