운영 연구 분석가
컴퓨터 및 수학AI 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
0.429
0.000여기 실린 값의 범위0.745척도 · 모수 · 출처
- 데이터 출처: ILO발행 시점: '25
0.56
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 8%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 5개 보기| 작업 | Claude.ai원천값 / 비중 % | API원천값 / 비중 % |
|---|---|---|
문제를 규정하고 평가하며 해결책을 권고하는 경영 보고서를 작성한다.Prepare management reports defining and evaluating problems and recommending solutions. 15-2031 | 0.096626.0 | 0.022617.2 |
시스템을 구성 부품으로 분해하고 각 구성 요소에 수치를 배정한 뒤 그 사이의 수학적 관계를 조사한다.Break systems into their component parts, assign numerical values to each component, and examine the mathematical relationships between them. 15-2031 | 0.073919.9 | 0.022717.3 |
회계 시스템·문서 보관 시스템·사무 시스템·물류 시스템·생산 일정을 포함해 업무 방법과 절차를 수립한다.Develop business methods and procedures, including accounting systems, file systems, office systems, logistics systems, and production schedules. 15-2031 | 0.072519.5 | 0.00977.3 |
운영상의 문제를 개념화하고 정의하기 위해 경영진에게서 얻은 정보를 분석한다.Analyze information obtained from management to conceptualize and define operational problems. 15-2031 | 0.052714.2 | 0.050238.1 |
어떤 계획이 최선의 결과를 낼지 결정하기 위해 대안이 되는 행동 방침에 관한 정보를 검토하고 분석한다.Study and analyze information about alternative courses of action to determine which plan will offer the best outcomes. 15-2031 | 0.03088.3 | 0.00624.7 |
다양한 문제를 파악해 해결하고 경영 목표를 명확히 하기 위해 고위 관리자 및 의사 결정권자와 협업한다.Collaborate with senior managers and decision makers to identify and solve a variety of problems and to clarify management objectives. 15-2031 | 0.02937.9 | 0.00292.2 |
상수와 변수, 제약, 대안, 상충하는 목표와 그 수치 매개변수를 연결해 문제의 수학 모델이나 시뮬레이션 모델을 수립한다.Formulate mathematical or simulation models of problems, relating constants and variables, restrictions, alternatives, conflicting objectives, and their numerical parameters. 15-2031 | 0.00892.4 | 0.00393.0 |
판단과 통계 검정을 적용해 데이터 요구사항을 정의하고, 정보를 수집하고 검증한다.Define data requirements and gather and validate information, applying judgment and statistical tests. 15-2031 | 0.00391.1 | 0.013610.3 |
선정한 문제 해결책이 성공적으로 시행되도록 조직 내 다른 구성원과 협업한다.Collaborate with others in the organization to ensure successful implementation of chosen problem solutions. 15-2031 | 0.00260.7 | —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 |
|---|---|
상수와 변수, 제약, 대안, 상충하는 목표와 그 수치 매개변수를 연결해 문제의 수학 모델이나 시뮬레이션 모델을 수립한다.Formulate mathematical or simulation models of problems, relating constants and variables, restrictions, alternatives, conflicting objectives, and their numerical parameters. O*NET 태스크 ID 7377 | 1.0 |
시스템을 구성 요소로 분해하고 각 구성 요소에 수치를 배정한 뒤 그 사이의 수학적 관계를 조사한다.Break systems into their components, assign numerical values to each component, and examine the mathematical relationships between them. O*NET 태스크 ID 7385 | 1.0 |
모델에 적용할 조작 방법이나 계산 방법을 명시한다.Specify manipulative or computational methods to be applied to models. O*NET 태스크 ID 7386 | 1.0 |
기존 데이터로 모델을 개발할 수 없는 경우에 실험적 운영 모델을 설계하고 수행하며 평가한다.Design, conduct, and evaluate experimental operational models in cases where models cannot be developed from existing data. O*NET 태스크 ID 7388 | 1.0 |
선정한 문제 해결책이 성공적으로 시행되도록 조직 내 다른 구성원과 협업한다.Collaborate with others in the organization to ensure successful implementation of chosen problem solutions. O*NET 태스크 ID 7378 | 0.5 |
운영상의 문제를 개념화하고 정의하기 위해 경영진에게서 얻은 정보를 분석한다.Analyze information obtained from management to conceptualize and define operational problems. O*NET 태스크 ID 7379 | 0.5 |
모델이 적절하도록 모델의 검증과 테스트를 수행하고, 필요하면 모델을 다시 구성한다.Perform validation and testing of models to ensure adequacy, and reformulate models, as necessary. O*NET 태스크 ID 7380 | 0.5 |
다양한 문제를 파악해 해결하고 경영 목표를 명확히 하기 위해 고위 관리자 및 의사 결정권자와 협업한다.Collaborate with senior managers and decision makers to identify and solve a variety of problems and to clarify management objectives. O*NET 태스크 ID 7381 | 0.5 |
판단과 통계 검정을 적용해 데이터 요구사항을 정의하고, 정보를 수집하고 검증한다.Define data requirements, and gather and validate information, applying judgment and statistical tests. O*NET 태스크 ID 7382 | 0.5 |
어떤 계획이 최선의 결과를 낼지 결정하기 위해 대안이 되는 행동 방침에 관한 정보를 검토하고 분석한다.Study and analyze information about alternative courses of action to determine which plan will offer the best outcomes. O*NET 태스크 ID 7383 | 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
직업 정보
이 직업과 관련된 최근 변화
2026년 3월: 운영연구 분석가 커리어에 대한 AI 영향 분석 블로그 포스트 발행 (노출도 50%, 자동화 위험 32%).
[출처: AI Changing Work Blog]