소프트웨어 QA 분석가

컴퓨터 및 수학

AI 노출도

  • 데이터 출처: BLS발행 시점: '26.08

    매우 높음· 상대

    낮음4단계 상대 범주매우 높음

    직업군 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

    원천 데이터셋 (XLSX 파일 내려받기)

  • 데이터 출처: Anthropic발행 시점: '26.03

    0.519

    0.000여기 실린 값의 범위0.745
    척도 · 모수 · 출처

    관측 노출 지수, 발행된 그대로 0–1

    O*NET 과업 매핑 기준

    원천 데이터셋

  • 데이터 출처: ILO발행 시점: '25

    0.53

    0.09여기 실린 값의 범위0.70

    직업군 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 14%입니다.

    원천 데이터셋

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

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.

작업βE1 + 0.5 × E2
테스트 계획·시나리오·스크립트·절차를 설계한다.

Design test plans, scenarios, scripts, or procedures.

O*NET 태스크 ID 14638

1.0
시행을 준비하기 위해 시스템 수정을 테스트한다.

Test system modifications to prepare for implementation.

O*NET 태스크 ID 14639

1.0
데이터베이스 영향·소프트웨어 시나리오·회귀 테스트·네거티브 테스트·오류나 버그 재테스트·사용성 같은 영역을 다루는 테스트 프로그램을 개발한다.

Develop testing programs that address areas such as database impacts, software scenarios, regression testing, negative testing, error or bug retests, or usability.

O*NET 태스크 ID 14640

1.0
버그 추적 시스템을 사용해 소프트웨어 결함을 기록하고, 결함을 소프트웨어 개발자에게 보고한다.

Document software defects, using a bug tracking system, and report defects to software developers.

O*NET 태스크 ID 14641

1.0
프로그램의 기능·출력·온라인 화면·콘텐츠 문제를 파악·분석·기록한다.

Identify, analyze, and document problems with program function, output, online screen, or content.

O*NET 태스크 ID 14642

1.0
버그 해결 작업을 감시하고 성과를 추적한다.

Monitor bug resolution efforts and track successes.

O*NET 태스크 ID 14643

1.0
알려진 테스트 결함의 데이터베이스를 생성하거나 관리한다.

Create or maintain databases of known test defects.

O*NET 태스크 ID 14644

1.0
프로젝트 범위나 납기에 따라 테스트 일정이나 전략을 계획한다.

Plan test schedules or strategies in accordance with project scope or delivery dates.

O*NET 태스크 ID 14645

1.0
기술적 정확성·규정 준수·완전성을 확인하거나 위험을 줄이려고 소프트웨어 문서를 검토한다.

Review software documentation to ensure technical accuracy, compliance, or completeness, or to mitigate risks.

O*NET 태스크 ID 14647

1.0
재현 가능성과 기준 준수를 확보하도록 테스트 절차를 기록한다.

Document test procedures to ensure replicability and compliance with standards.

O*NET 태스크 ID 14648

1.0
소프트웨어 성능을 평가하기 위해 베타 테스트 현장을 방문한다.

Visit beta testing sites to evaluate software performance.

O*NET 태스크 ID 14662

0.0
시스템 설치 구역의 먼지·온도·습도를 제어할 장비 구매를 권고한다.

Recommend purchase of equipment to control dust, temperature, or humidity in area of system installation.

O*NET 태스크 ID 21681

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®, Eloundou et al. (2023): 상세 고지는 크레딧 및 출처 페이지 참조

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