산업 공학자
생명, 물리 및 사회과학AI 노출도
- 데이터 출처: BLS발행 시점: 2026-08
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: 2026-03
0.037
0.000여기 실린 값의 범위0.745척도 · 모수 · 출처
- 데이터 출처: ILO발행 시점: 2025
0.37
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 53%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
숨긴 작업 77개 보기| 작업 | Claude.ai원천값 / 비중 % | API원천값 / 비중 % |
|---|---|---|
설계·자재·공정과 관련된 신규 또는 기존 제품 문제를 진단한다.Troubleshoot new or existing product problems involving designs, materials, or processes. 17-2112 | 0.040019.0 | —0 |
제품의 사용자 인터페이스나 사용성 특성을 평가한다.Assess the user-interface or usability characteristics of products. 17-2112 | 0.030014.3 | 0.120014.0 |
자재 사용 편차나 병목 같은 운영 문제를 조사하거나 해결한다.Investigate or resolve operational problems, such as material use variances or bottlenecks. 17-2112 | 0.02009.5 | 0.03003.5 |
제안서, 테스트 계획, 절차 같은 문서를 작성·검토하거나 의견을 제시한다.Write, review, or comment on documents, such as proposals, test plans, or procedures. 17-2112 | 0.02009.5 | 0.00000.0 |
제조와 관련한 기술 전문성이나 지원을 제공한다.Provide technical expertise or support related to manufacturing. 17-2112 | 0.02009.5 | 0.00000.0 |
사양과 품질 기준에 따라 제조된 제품을 평가한다.Evaluate manufactured products according to specifications and quality standards. 17-2112 | 0.01004.8 | 0.530061.6 |
시스템이나 프로세스가 검증 기준을 충족했는지 판단하거나 생산 문제의 근본 원인을 파악하기 위해 검증 테스트 데이터를 분석한다.Analyze validation test data to determine whether systems or processes have met validation criteria or to identify root causes of production problems. 17-2112 | 0.01004.8 | 0.120014.0 |
표본 추출·테스트·분석 방법론 같은 검증 연구의 요소를 설계한다.Design validation study features, such as sampling, testing, or analytical methodologies. 17-2112 | 0.01004.8 | 0.01001.2 |
제조 가능성이나 완전성 측면에서 제품 설계를 검토한다.Review product designs for manufacturability or completeness. 17-2112 | 0.01004.8 | 0.01001.2 |
인력·자재·공공 설비의 활용을 개선할 방법을 권고한다.Recommend methods for improving utilization of personnel, material, and utilities. 17-2112 | 0.01004.8 | 0.00000.0 |
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 |
|---|---|
생산 보고서·구매 주문서와 자재·공구·장비 목록을 작성한다.Complete production reports, purchase orders, and material, tool, and equipment lists. O*NET 태스크 ID 1408 | 1.0 |
기준을 결정하고 완제품의 품질·신뢰성 목표를 수립하기 위해 통계 데이터와 제품 사양을 분석한다.Analyze statistical data and product specifications to determine standards and establish quality and reliability objectives of finished product. O*NET 태스크 ID 1391 | 0.5 |
인력과 시설을 효율적으로 활용하도록 제조 방법·노동 활용 기준·비용 분석 체계를 개발한다.Develop manufacturing methods, labor utilization standards, and cost analysis systems to promote efficient staff and facility utilization. O*NET 태스크 ID 1392 | 0.5 |
인력·자재·공공 설비의 활용을 개선할 방법을 권고한다.Recommend methods for improving utilization of personnel, material, and utilities. O*NET 태스크 ID 1393 | 0.5 |
부품이나 제품을 제작·조립하고 효율적인 활용을 높이기 위해 작업 순서를 계획하고 수립한다.Plan and establish sequence of operations to fabricate and assemble parts or products and to promote efficient utilization. O*NET 태스크 ID 1394 | 0.5 |
제조 공정, 인력 소요, 생산 기준을 결정하기 위해 통계 방법을 적용하고 수학적 계산을 수행한다.Apply statistical methods and perform mathematical calculations to determine manufacturing processes, staff requirements, and production standards. O*NET 태스크 ID 1395 | 0.5 |
제도 도구와 컴퓨터를 사용해 최대 효율을 보여주도록 장비·자재·작업 공간의 배치를 작성하고 설계한다.Draft and design layout of equipment, materials, and workspace to illustrate maximum efficiency using drafting tools and computer. O*NET 태스크 ID 1398 | 0.5 |
제조 방법·절차·활동에 관한 지식을 얻으려고 생산 일정·엔지니어링 사양·주문과 관련 정보를 검토한다.Review production schedules, engineering specifications, orders, and related information to obtain knowledge of manufacturing methods, procedures, and activities. O*NET 태스크 ID 1399 | 0.5 |
생산 기준과 설계 기준을 수립하기 위해 경영진 및 사용자 인력과 소통한다.Communicate with management and user personnel to develop production and design standards. O*NET 태스크 ID 1400 | 0.5 |
표본 추출 절차와 설계를 수립하고, 품질·신뢰성 데이터를 기록·평가·보고할 양식과 지침을 마련한다.Formulate sampling procedures and designs and develop forms and instructions for recording, evaluating, and reporting quality and reliability data. O*NET 태스크 ID 1402 | 0.5 |
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