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 36개 보기| 작업 | Claude.ai원천값 / 비중 % | API원천값 / 비중 % |
|---|---|---|
달 착륙선이나 거주지의 인간 관련 설계 고려사항 같은 이론적·개념적 문제를 조사한다.Investigate theoretical or conceptual issues, such as the human design considerations of lunar landers or habitats. 17-2112 | 0.017236.4 | 0.003723.1 |
열스트레스 측정기, 옥타브 밴드 분석기, 동작 분석 장비, 경사계, 조도계, 풍속계, 휴대용 건습구 습도계, 비색 검지관 같은 테스트 장비를 조작한다.Operate testing equipment, such as heat stress meters, octave band analyzers, motion analysis equipment, inclinometers, light meters, velometers, sling psychrometers, or colormetric detection tubes. 17-2112 | 0.007515.9 | 0.004830.0 |
생산 기준과 설계 기준을 수립하기 위해 경영진 및 사용자 인력과 소통한다.Communicate with management and user personnel to develop production and design standards. 17-2112 | 0.00439.1 | —0 |
인력·자재·공공 설비의 활용을 개선할 방법을 권고한다.Recommend methods for improving utilization of personnel, material, and utilities. 17-2112 | 0.00428.9 | —0 |
항공 같은 특정 분야에서의 추가 개발·생산·상호운용성·호환성·유용성 가능성을 결정하기 위해 복잡한 시스템을 분석한다.Analyze complex systems to determine potential for further development, production, interoperability, compatibility, or usefulness in a particular area, such as aviation. 17-2112 | 0.00398.3 | —0 |
구매·제품과 생산 사양·제조 수행 능력·프로젝트 상황에 관해 고객·공급업체·직원·경영 인력과 협의한다.Confer with clients, vendors, staff, and management personnel regarding purchases, product and production specifications, manufacturing capabilities, or project status. 17-2112 | 0.00255.3 | —0 |
요구사항·요구·피로·인체공학·인터페이스 같은 주제에 관한 정보를 수집하기 위해 사용자나 고객을 대상으로 면담이나 설문조사를 수행한다.Conduct interviews or surveys of users or customers to collect information on topics such as requirements, needs, fatigue, ergonomics, or interfaces. 17-2112 | 0.00224.7 | 0.007546.9 |
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. 17-2112 | 0.00224.7 | —0 |
사회연결망 패턴 분석, 네트워크 모델링, 이산사건 시뮬레이션, 행위자 기반 모델링, 통계적 자연어 처리, 전산 사회학, 수학적 최적화, 시스템 다이내믹스 같은 통계 분석을 수행한다.Perform statistical analyses, such as social network pattern analysis, network modeling, discrete event simulation, agent-based modeling, statistical natural language processing, computational sociology, mathematical optimization, or systems dynamics. 17-2112 | 0.00173.6 | —0 |
절차 스토리보드나 의사결정 지원 시스템 같은 인지 보조 도구를 설계한다.Design cognitive aids, such as procedural storyboards or decision support systems. 17-2112 | 0.00153.2 | —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