2025 년에 AI없이 상상할 수없는 5 개의 일자리

인공 지능 (AI)은 더 이상 미래의 개념이 아닙니다. 전 세계적으로 산업과 직무 역할을 적극적으로 재구성하고 있습니다. Claude.ai에서 수백만 건의 대화를 분석 한 Anthropic의 연구에 따르면 AI가 어떻게 인력에 통합되고 있는지 보여줍니다. AI는 많은 산업에 닿아 있지만 현재 직종의 약 4%만이 현재 작업의 75% 이상을 사용하여 우리가 여전히 채택 초기 단계에 있음을 시사합니다. 이 연구는 AI가 소프트웨어 개발에서 교육에 이르기까지 AI에 영향을 미치는 5 가지 직무 역할을 강조하며, 전문가가 AI를 활용하여 생산성과 혁신을 향상시키는 방법을 보여줍니다. 이 새로운 트렌드를 탐구합시다.

연구에 대해

Anthropic이 실시한 연구는 다양한 직무 역할에 대한 AI 사용에 대한 최초의 대규모 대규모 경험적 분석을 제시합니다. 개인 정보 보호 시스템을 사용 하여이 연구는 주요 AI 플랫폼 인 Claude.ai에서 수백만 건의 대화를 조사했습니다. 이러한 대화를 미국 노동부의 O*NET 데이터베이스의 작업에 매핑함으로써 AI가 실제 환경에서 AI를 어떻게 사용하고 있는지에 대한 세분화 된 통찰력을 제공했습니다. 결과는 AI 사용이 특정 직무 역할, 특히 소프트웨어 개발, 작문 및 연구와 같은 분야에서 크게 집중되어 있음을 보여줍니다. 이 연구는 또한 인간 과제의 자동화와 증강에서 AI의 역할을 구별하여 AI의 잠재력에 대한 미묘한 이해를 제공합니다.

자세한 보고서를 바탕으로 AI 없이는 상상할 수없는 5 가지 직무 역할을 나열했습니다!

AI가 가장 큰 영향을 미치는 상위 5 가지 직무 역할

소프트웨어 개발

소프트웨어 개발 및 컴퓨터 관련 작업이 상당한 마진으로 팩을 이끌고 연구에서 모든 AI 사용량의 인상적인 37.2%를 차지합니다. 개발자는 코드 생성에서 디버깅 및 최적화에 이르기까지 모든 것에 AI를 사용하고 있습니다. 특히 흥미로운 점은 AI를 사용하는 방법입니다. 코딩 작업을 자동화하는 것이 아닙니다. 많은 개발자들이 연구자들이 “피드백 루프”라고 부르는 것에 참여하여 AI와 협력하여 오류 메시지를 공유하고 코드를 반복적으로 개선합니다.

전형적인 프롬프트 :

• “데이터 분석을위한 파이썬 스크립트는 다음과 같습니다. 인덱스 오버러를 제공합니다. 고칠 수 있습니까?”
• “소프트웨어 응용 프로그램 및 웹 사이트 개발 및 유지 관리”
• “프로그램 및 디버그 컴퓨터 시스템 및 기계류”

컨텐츠 제작 및 창의 산업

총 AI 사용량의 10.3%, 콘텐츠 제작 및 기술 작문 전문가는 AI를 무기고에서 강력한 도구로 수용하고 있습니다. 예술, 디자인, 엔터테인먼트, 스포츠 및 미디어 직업에 속하는이 전문가들은 문서 작성부터 콘텐츠 최적화에 이르기까지 AI를 사용하고 있습니다. 특히 주목할만한 점은이 분야에서 관찰 된 “작업 반복”패턴입니다. 작가는 종종 AI와의 대화에 참여하여 여러 개정판을 통해 컨텐츠를 정제하고 연마합니다.

전형적인 프롬프트 :

• “Markdown 에서이 기술 문서를 형식화하십시오”
• “전문 비즈니스 이메일 커뮤니케이션 초안 및 최적화”
• “책 및 문서 출판 과정 관리”

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데이터 분석

비즈니스 세계의 분석적 사고는 AI 도구에서 중요한 가치를 찾고 있으며, 데이터 분석 및 과학 컴퓨팅 작업은 AI 상호 작용의 상당 부분을 차지하고 있습니다. 이 연구는이 전문가들이 종종 자동화 된 방법과 증강 방식으로 AI를 사용하는 경우가 종종 있습니다. 때로는 빠른 데이터 변환을 위해서는 종종 인간의 감독과 해석이 중요하지 않은보다 복잡한 분석 작업을 위해 종종 AI를 사용합니다. 특히, 비판적 사고와 복잡한 문제 해결 기술은 AI 상호 작용에 전시 된 최고의 기술 중 하나였습니다.

전형적인 프롬프트 :

• “더 나은 성능을 위해이 데이터베이스 쿼리를 최적화하는 데 도움이됩니다”
• “데이터 시각화 구성 요소 작성 및 수정”
• “트렌드와 패턴에 대해이 데이터 세트를 분석하십시오.”

교육 및 연구

아마도 놀랍게도 교육자들은 AI 기술의 주요 채택 자로 부상했습니다. 이 연구는 교육 교육 과제가 상당한 표현을 보여 주었고, 일부 교육 전문가는 AI를 최대 75%, 특히 외국어 교육과 같은 분야에서 사용했습니다. 이 연구에 따르면 교육 전문가는 자동화 (43%)보다 AI (57%)에 AI를 더 많이 사용하는 경향이 있으며, 종종 “학습”및 “작업 반복”패턴에 참여합니다.

전형적인 프롬프트 :

• “포괄적 인 교육 커리큘럼 및 재료를 설계하고 개발하십시오”
• “교육을위한 대화식 수업 계획을 세우십시오 [subject]’
• “학생 이해를위한 복잡한 주제를 설명하고 분석하십시오”

비즈니스 및 금융 직업

상위 5 개를 마무리하면서 비즈니스 및 금융 전문가는 시장 분석, 보고서 작성 및 재무 모델링과 같은 작업을 위해 AI에 점점 더 전환하고 있습니다. 이 연구는 일반적으로 상위 임금 사 분위수에 해당하는 이러한 역할이 상당한 AI 채택을 보여줍니다. 이 전문가들은 AI 사용의 혼합 패턴을 보여줍니다. 때로는 데이터 컴파일과 같은 자동화 된 작업에 사용하지만 종종 AI가 분석을 개선하고 개선하는 데 도움이되는보다 협력적인 패턴에 참여합니다.

전형적인 프롬프트 :

• “신제품을위한 마케팅 전략을 작성하자”
• “이러한 시장 동향을 분석하고 전략적 권장 사항을 제안하십시오”
• “이해 관계자 프레젠테이션을 위해이 재무 보고서를 최적화하는 데 도움이됩니다”

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끝 참고

이 연구에서 특히 흥미로운 점은 AI가 자동화하는 것이 아니라 AI 상호 작용의 57%가 자동화보다는 증강 패턴을 보여주고 43%는 자동화 중심의 사용을 보여줍니다. 이는 AI가 작업을 대체하는 대신 인간 능력과 생산성을 향상시키는 데 더 일반적으로 사용되고 있음을 시사합니다.

우리가 미래를 살펴보면, 직장에서 AI의 역할이 계속 발전 할 것이라는 것이 분명합니다. 성공의 열쇠는 이러한 변화에 저항하는 것이 아니라 AI 도구와 효과적으로 협력하여 자신의 기능과 생산성을 향상시키는 법을 배우는 것 같습니다. 내일의 직업은 AI와의 경쟁에 관한 것이 아니라 오히려 그와 함께 일하는 기술을 마스터하는 것에 관한 것일 수 있습니다.

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