데이터 입력 담당자
사무 및 행정 지원AI 노출도
- 데이터 출처: BLS발행 시점: '26.08
매우 높음· 상대
낮음4단계 상대 범주매우 높음직업군 단위 값
척도 · 모수 · 출처
4단계 상대 범주 (낮음 / 보통 / 높음 / 매우 높음)
BLS 고용전망 표의 세부직업 831개 기준. 값은 NEM(전국고용매트릭스) 코드 단위로 부여되므로, 같은 NEM 코드를 쓰는 직업은 같은 밴드를 받습니다
- 데이터 출처: Anthropic발행 시점: '26.03
0.671
0.000여기 실린 값의 범위0.745척도 · 모수 · 출처
- 데이터 출처: ILO발행 시점: '25
0.70
0.09여기 실린 값의 범위0.70직업군 단위 값
척도 · 모수 · 출처
생성형 AI 노출 지수, 발행된 그대로 0–1
ISCO-08 직업군 단위 — 같은 코드를 쓰는 직업은 모두 같은 값
본 사이트 산출이며 ILO가 발행한 수치가 아닙니다. 본 사이트가 ILO 데이터셋에 연결한 직업 1,012개 가운데 이 값 이상인 직업이 0%입니다.
이 원천이 어떤 종류의 값인가
BLS 범주는 절대 수준이 아니라 상대 순위이며, 1차 측정도 아닙니다. 여러 선행 연구가 매긴 직업별 백분위 순위를 4단계로 묶은 값입니다. 고용·임금 예측도, 도입 확률도 아니며 자동화와 증강을 구분하지 않습니다.
작업별 노출도
노출된 작업만| 작업 | Claude.ai원천값 / 비중 % | API원천값 / 비중 % |
|---|---|---|
데이터를 입력하기 전에 취합·분류하고 정확한지 검증한다.Compile, sort and verify the accuracy of data before it is entered. 43-9021 | 0.017472.1 | 0.031528.4 |
지급 취소된 수표·판매 보고서·청구서 같은 원본 문서를 읽고, 키보드나 스캐너를 사용해 지정된 데이터 필드나 이후 입력용 테이프·디스크에 데이터를 입력한다.Read source documents such as canceled checks, sales reports, or bills, and enter data in specific data fields or onto tapes or disks for subsequent entry, using keyboards or scanners. 43-9021 | 0.006727.9 | 0.079571.6 |
| 모든 표면에서 관측 없음 7건 — 원천에 해당 릴리스 행이 없는 태스크입니다. 비중 0은 표시 단계의 구성비이고, 부재는 원천값 칸의 —가 나타냅니다. | ||
오류를 찾아내기 위해 데이터를 원본 문서와 비교하거나 검증 형식으로 데이터를 다시 입력한다.Compare data with source documents, or re-enter data in verification format to detect errors. | —0 | —0 |
완성된 문서를 적절한 장소에 보관한다.Store completed documents in appropriate locations. | —0 | —0 |
데이터 입력 오류를 찾아 바로잡거나 상사에게 보고한다.Locate and correct data entry errors, or report them to supervisors. | —0 | —0 |
활동과 완료한 작업 기록을 관리한다.Maintain logs of activities and completed work. | —0 | —0 |
배정된 업무를 완수하는 데 필요한 자재를 선정한다.Select materials needed to complete work assignments. | —0 | —0 |
Load machines with required input or output media such as paper, cards, disks, tape or Braille media. | —0 | —0 |
암호 절차와 장비를 사용해 왜곡되거나 판독할 수 없는 메시지를 해독한다.Resolve garbled or indecipherable messages, using cryptographic procedures and equipment. | —0 | —0 |
이 탭의 값은 관측이 아니라 예측 라벨입니다. Eloundou et al.(2023)은 인간 평가자와 GPT-4 두 평가 기준을 공개했고, 이 표의 β는 그중 GPT-4 평가 기준 하나로만 유도한 값입니다 — 평가 기준이 다르면 같은 태스크라도 값이 달라질 수 있습니다. 다른 탭의 관측 비중(%)과는 단위도 의미도 다르니 같은 축에 놓고 비교하지 마세요.
| 작업 | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
데이터를 입력하기 전에 취합·분류하고 정확한지 검증한다.Compile, sort, and verify the accuracy of data before it is entered. O*NET 태스크 ID 11402 | 1.0 |
오류를 찾아내기 위해 데이터를 원본 문서와 비교하거나 검증 형식으로 데이터를 다시 입력한다.Compare data with source documents, or re-enter data in verification format to detect errors. O*NET 태스크 ID 11403 | 1.0 |
완성된 문서를 적절한 장소에 보관한다.Store completed documents in appropriate locations. O*NET 태스크 ID 11404 | 1.0 |
데이터 입력 오류를 찾아 바로잡거나 상사에게 보고한다.Locate and correct data entry errors, or report them to supervisors. O*NET 태스크 ID 11405 | 1.0 |
활동과 완료한 작업 기록을 관리한다.Maintain logs of activities and completed work. O*NET 태스크 ID 11406 | 1.0 |
배정된 업무를 완수하는 데 필요한 자재를 선정한다.Select materials needed to complete work assignments. O*NET 태스크 ID 11407 | 1.0 |
암호 절차와 장비를 사용해 왜곡되거나 판독할 수 없는 메시지를 해독한다.Resolve garbled or indecipherable messages, using cryptographic procedures and equipment. O*NET 태스크 ID 11409 | 1.0 |
지급 취소된 수표·판매 보고서·청구서 같은 원본 문서를 읽고, 키보드나 스캐너를 사용해 지정된 데이터 필드나 이후 입력용 테이프·디스크에 데이터를 입력한다.Read source documents such as canceled checks, sales reports, or bills, and enter data in specific data fields or onto tapes or disks for subsequent entry, using keyboards or scanners. O*NET 태스크 ID 11401 | 0.5 |
종이·카드·디스크·테이프나 점자 매체 같은 필요한 입출력 매체를 기계에 넣는다.Load machines with required input or output media, such as paper, cards, disks, tape, or Braille media. O*NET 태스크 ID 11408 | 0.0 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = LLM에 직접 접근하는 것만으로 소요시간이 50% 이상 줄어드는 태스크, E2 = LLM 위에 별도 소프트웨어를 얹으면 50% 이상 줄어드는 태스크. 값은 0 / 0.5 / 1.0 세 단계뿐입니다.
데이터 출처·라이선스 — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): 상세 고지는 크레딧 및 출처 페이지 참조
직업 정보
이 직업과 관련된 최근 변화
2026년 5월: 앤트로픽 관측 노출도: high (routine tasks absorbed). 관측 노출도 높음. LLM이 이미 흡수한 정형 업무.
[출처: Anthropic Economic Research (Massenkoff & McCrory, 2026)]2026년 4월: NBER 6,000명 경영진 설문: 69%가 AI 도입했으나 90%는 고용 영향 제로. 향후 3년 -0.7% 고용 감소 예측.
[출처: NBER Working Paper 34836]2026년 4월: 자동화 노출도가 가장 높은 직종 중 하나. 2026년 3월 AI가 15,341명(전체의 25%)으로 감원 사유 1위. Q1 누적 AI 감원: 27,645명.
[출처: Challenger March 2026]