SCIENCE × DATA물리학과
물리학과
AI 전망
시뮬레이션은 자동화되지만 모델을 의심하고 실험으로 검증하는 훈련은 AI 평가와 기후 분석에서 강점입니다.
모델 검증실험 설계복잡계 사고수요 유지
TRANSITION SCORE · 전환 점수57/100전환형
일부 업무는 자동화되지만 옮겨 심을 강점이 분명합니다. 남는 업무를 중심으로 전환을 설계하세요.
77개 전공 중 사람 우위 상위 45%업무 변형 압력48정형 업무가 AI로 옮겨가는 강도
사람 우위64관계·판단·감각처럼 사람에게 남는 비중
전환 여유61다음 역할로 옮겨 심을 강점의 두께
업무 변형 · 압력이 큰 일
- 시뮬레이션과 계산
- 문헌 정리
물리학과에서 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.