업무 분해
최근 업무를 자동화 후보와 사람 몫으로 나누고, 특히 '정형 민원 처리'가 AI로 얼마나 빨리 넘어가는지 관찰합니다.
민원 응대와 문서 처리는 자동화되지만 제도와 시민 사이의 간극을 읽고 합의를 설계하는 역할은 커집니다.
일부 업무는 자동화되지만 옮겨 심을 강점이 분명합니다. 남는 업무를 중심으로 전환을 설계하세요.
90개 직업 중 사람만의 경쟁력 상위 56%직함을 바꾸는 대신, 지금 하는 일 안에서 자동화되기 쉬운 업무와 사람에게 남는 판단을 먼저 구분합니다.
최근 업무를 자동화 후보와 사람 몫으로 나누고, 특히 '정형 민원 처리'가 AI로 얼마나 빨리 넘어가는지 관찰합니다.
'제도 이해'을 살린 작은 프로젝트를 AI와 함께 만들고 '이해관계 조정' 판단이 들어간 과정을 기록합니다.
지역 이슈 하나의 이해관계자 지도를 그리고 찬반 논리를 세 줄로 요약한다.
지금 하는 일에서 이미 검증된 강점 패턴으로 골랐습니다. 각 역할 가이드에서 준비 경로를 더 확인하세요.
흥미·강점·가치·학습 여력을 6개 질문으로 합쳐 나만의 다음 역할과 전환 시계를 확인하세요.
근거: 국제노동기구(ILO), Generative AI and Jobs 2025, WEF Future of Jobs 2025. 생성형 AI 노출이 곧 소멸을 뜻하지 않으며, 대부분의 직업에서는 사람의 판단이 필요한 업무 변형이 더 가능성 높은 결과입니다. 전환 점수는 자동화 압력과 사람만의 경쟁력을 비교한 탐색 지표이며 고용·소득을 보장하지 않습니다.