HUMANITIES × LANGUAGE국어국문학과
국어국문학과
AI 전망
텍스트 요약·교정·초안 작성은 자동화 압력이 크지만, 맥락을 읽고 사람의 언어를 설계하는 감각은 콘텐츠·교육·정책 영역에서 더 필요해집니다.
텍스트 구조화맥락 해석글로 설득하기수요 축소
TRANSITION SCORE · 전환 점수35/100재설계형
정형 업무의 자동화 압력이 큽니다. 전공의 강점을 새 역할로 재설계하는 준비를 서두르세요.
77개 전공 중 사람 우위 상위 91%업무 변형 압력74정형 업무가 AI로 옮겨가는 강도
사람 우위52관계·판단·감각처럼 사람에게 남는 비중
전환 여유44다음 역할로 옮겨 심을 강점의 두께
업무 변형 · 압력이 큰 일
- 기사·보고서 초안과 교정
- 정형화된 문서 요약과 번역
국어국문학과에서 시작하는
2035년의 다음 역할
직업 이름이 아니라 전공에서 이미 익힌 활동 패턴으로 골랐습니다. 각 역할 가이드에서 첫 90일 준비 경로를 확인하세요.
전공은 출발점일 뿐입니다.
흥미·강점·가치·학습 여력을 6개 질문으로 합쳐 나만의 다음 역할과 전환 시계를 확인하세요.
방법론 참고: 국제노동기구(ILO), Generative AI and Jobs 2025, WEF Future of Jobs 2025, O*NET Content Model. 전환 점수는 업무 변형 압력과 사람 우위를 비교한 탐색 지표이며 취업률·소득·고용 통계가 아닙니다.