인공 지능 (AI)은 미래의 추측을 넘어 실제 적용으로 이동하여 전 세계적으로 산업과 직무 역할을 빠르게 변화시키고 있습니다. 수백만 개의 Claude.ai 대화를 기반으로 Anthropic의 연구는 AI의 인력 통합에 대한 독특한 관점을 제공합니다. AI의 영향력은 널리 퍼지지 만 채택은 여전히 초기 단계에 있으며, 일자리의 약 4%만이 AI에 75% 이상의 작업을 의존합니다. 이 연구는 AI의 영향을받는 5 가지 주요 직업을 강조하며, 전문가들이 어떻게 생산성과 혁신을 촉진하기 위해이를 사용하고 있는지 보여줍니다. .
연구에 대한
Anthropic의 획기적인 연구는 다양한 직업에서 AI 사용에 대한 대규모 경험적 분석을 제공합니다. 이 연구는 개인 정보 보호 시스템을 활용하여 주요 AI 플랫폼 인 Claude.ai에서 수백만 개의 상호 작용을 분석했습니다. 이러한 상호 작용을 미국 노동부의 O*NET 데이터베이스의 작업과 상관시킴으로써 실제 AI 응용 프로그램에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 이번 연구 결과는 특정 역할, 특히 소프트웨어 개발, 작문 및 연구에서 AI 사용의 집중을 보여줍니다. 이 연구는 또한 인간 과제를 자동화하고 증강시키는 AI의 역할을 차별화하여 잠재력에 대한 미묘한 이해를 제공합니다.
ai
에 의해 변형 된 5 개의 직업
소프트웨어 개발
AI 사용 지배 (37.2%), 소프트웨어 개발 및 관련 역할은 광범위한 AI 통합을 보여줍니다. 개발자는 코드 생성에서 디버깅 및 최적화에 이르는 작업에 AI를 사용합니다. 흥미롭게도 AI의 사용은 간단한 자동화를 넘어 확장됩니다. 개발자는 자주 반복 프로세스에 참여하여 AI와 협력하여 피드백 루프를 통해 코드를 개선합니다.
일반적인 프롬프트 :
"내 파이썬 스크립트 (데이터 분석)가 indexError를 반환합니다. 디버그를 도울 수 있습니까?"
"소프트웨어 응용 프로그램 및 웹 사이트를 개발하고 유지 관리합니다."
"프로그램 및 디버그 컴퓨터 시스템 및 기계
컨텐츠 제작 및 창의적 산업
AI 사용법 (10.3%), 컨텐츠 제작 및 기술 작문 전문가는 문서에서 컨텐츠 최적화에 이르기까지 다양한 작업에 대한 AI를 활용합니다. 주목할만한 추세는 AI와의 지속적인 상호 작용을 통한 컨텐츠의 반복적 인 정제입니다.
일반적인 프롬프트 :
"Markdown 에서이 기술 문서를 형식화하십시오."
"전문 비즈니스 이메일 초안 및 최적화."
"책 및 문서 출판 과정을 관리하십시오."
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데이터 분석
데이터 분석가와 과학 컴퓨팅 전문가는 자동화 된 작업 및 증강 작업 모두에 AI를 점점 더 많이 사용하고 있습니다. AI는 빠른 데이터 변환을 처리하지만, 사용은 인간의 전문 지식이 여전히 중요한 복잡한 분석으로 확대됩니다. 비판적 사고와 문제 해결 기술은 여전히 중요합니다
- 일반적인 프롬프트 :
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"성능 향상을 위해이 데이터베이스 쿼리를 최적화하십시오."
"데이터 시각화 구성 요소를 만들고 수정하십시오."
"트렌드와 패턴에 대해이 데이터 세트를 분석하십시오."
교육 및 연구
교육자들은 특히 외국어 교육에서 중요한 AI 채택 자이며 때로는 작업의 최대 75%에 AI를 사용합니다. AI의 역할은 순전히 자동화되지 않고 (43%) 주로 반복 학습 과정을 포함하는 것이 아니라 주로 증강 적입니다 (57%).
일반적인 프롬프트 :
"포괄적 인 교육 커리큘럼 및 자료를 설계하고 개발하십시오."
"[제목]을 가르치기위한 대화식 레슨 계획 만들기."
"학생 이해를위한 복잡한 주제를 설명하고 분석하십시오."
비즈니스 및 금융 직업
비즈니스 및 금융 전문가는 시장 분석, 보고서 작성 및 재무 모델링에 AI를 사용합니다. AI 채택은 특히 높은 임금 역할에서 상당합니다. 자동화 된 데이터 컴파일에서 협업 분석 정제에 이르기까지 사용 패턴이 다양합니다.
일반적인 프롬프트 :
"신제품에 대한 마케팅 전략을 작성하십시오."
"이러한 시장 동향을 분석하고 전략적 권장 사항을 제안하십시오."
"이해 관계자 프레젠테이션을 위해이 재무 보고서를 최적화하십시오."
결론
이 연구는 AI의 증강 도구로서의 AI의 역할을 강조하여 작업을 자동화하기보다는 인간 능력을 향상시킨다 (57% 확대 대 43% 자동화). 작업의 미래에는 AI와의 공동 작업이 포함됩니다. 이 진화하는 환경을 성공적으로 탐색하면 생산성과 기술을 향상시키기위한 AI 도구를 수용해야합니다.
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