교도관
Correctional Officer
10%
자료 부족
Anthropic 관측에서 이 직업의 AI 사용 사례가 집계 기준에 못 미쳤습니다 (0%라는 뜻이 아님)
업무별 추천 AI 도구
교도관의 주요 업무 16개 · 업무를 눌러 도구 전환
이 업무는 사람의 판단·숙련이 핵심이라 AI로 대체하기 어렵습니다. 아래는 참고용 보조 도구입니다.
- 1
Hanwha Vision Wisenet AI92점 - 2
INTELLIVIX88점 - 3
Suprema BioStar75점 - 4
Mitti (구 iAuditor SafetyCulture)72점 - 5
S2W52점
이 업무는 사람의 판단·숙련이 핵심이라 AI로 대체하기 어렵습니다. 아래는 참고용 보조 도구입니다.
이 업무는 사람의 판단·숙련이 핵심이라 AI로 대체하기 어렵습니다. 아래는 참고용 보조 도구입니다.
- 1Hanwha Vision Wisenet AI90점
- 2INTELLIVIX85점
- 3Suprema BioStar80점
- 4Mitti (구 iAuditor SafetyCulture)72점
- 5S2W55점
이 업무는 사람의 판단·숙련이 핵심이라 AI로 대체하기 어렵습니다. 아래는 참고용 보조 도구입니다.
이 업무는 사람의 판단·숙련이 핵심이라 AI로 대체하기 어렵습니다. 아래는 참고용 보조 도구입니다.
- 1Hanwha Vision Wisenet AI92점
- 2INTELLIVIX88점
- 3Mitti (구 iAuditor SafetyCulture)82점
- 4Suprema BioStar75점
- 5
ServiceNow70점
- 1
TMAP Mobility (티맵모빌리티)78점 - 2
ArcGIS75점 - 3
Kakao Mobility (카카오모빌리티)70점 - 4
팔란티어 AIP (Palantir AIP)67점 - 5
Nearthlab (니어스랩)65점
이 업무는 사람의 판단·숙련이 핵심이라 AI로 대체하기 어렵습니다. 아래는 참고용 보조 도구입니다.
- 1Mitti (구 iAuditor SafetyCulture)88점
- 2Nearthlab (니어스랩)82점
- 3
OpenSpace78점 - 4
Autodesk Construction Cloud75점 - 5
DJI Terra72점
AI가 대체할 수 있는 업무
- ·CCTV 기반 수용자 이상행동 자동 감지
- ·수용자 분류 및 위험도 자동 평가
- ·시설 순찰 경로 최적화
- ·행정 문서 작성 및 기록 관리
AI가 대체하기 어려운 업무
- ·수용자 간 물리적 충돌 상황 대응
- ·수용자의 심리 상태 파악 및 상담
- ·교정시설 내 질서 유지와 권위 행사
- ·수용자 교화·사회복귀 프로그램 운영
- ·비상 상황(폭동, 화재 등) 현장 대응
분석 근거
AI 대체 예측, 13년간 얼마나 바뀌었나?
2013년 예측
60%
옥스포드 연구
2026년 재평가
10%
AI 분석 추정
13년 전 예측 대비 위험도 낮아짐
↓ 50%p
2013년에 걱정했던 것보다 실제 위험은 낮은 편
* 교도관의 실제 AI 사용률(Anthropic 실측)은 상단 도넛에 표시됩니다. (여기 재평가는 ‘예측’, 도넛 실측과 별개 지표)
데이터 출처와 방법론▼
"실제 AI 사용률"이란?
Anthropic이 Claude 사용 데이터를 분석해 측정한 수치입니다. 이 직업의 업무 중 AI가 실제로 처리하고 있는 비율을 뜻합니다.
· AI가 완전히 대신하는 업무는 100% 반영
· AI가 보조하는 업무는 50% 반영
· 각 업무가 차지하는 시간 비중으로 평균
→ 단순 사용 빈도가 아니라, 실제 업무 영향도를 나타냅니다.
참고: AI 사용 방식 (전체 평균)
전체 Claude 사용 중 업무 보조용 약 57%, 완전 자동화용 약 43%. 직업별 세부 비율은 아직 공개되지 않았습니다.
"AI 대체 위험도"란?
이 직업이 앞으로 AI에 의해 자동화될 가능성을 추정한 값입니다. 두 시점의 예측을 비교합니다:
· 2026년 재평가: AI가 최신 자료를 종합해 분석한 결과
· 2013년 예측: 옥스포드대 연구팀이 AI 등장 전에 내놓은 예측 (한계 있음)
2026년 재평가는 어떻게 산출?
Claude가 아래 자료들을 학습 데이터로 활용해 직업별로 일괄 분석했습니다. 실시간 검색이 아닌 학습된 지식 기반 추론입니다.
- 옥스포드대 Frey & Osborne (2013) 논문
- 맥킨지 "일의 미래" 보고서 시리즈
- 세계경제포럼(WEF) 일자리 보고서 (2020~2025)
- 미국 노동부 O*NET 직업 데이터베이스
- 한국고용정보원 직업전망 보고서
- Anthropic Economic Index 초기 발표 (2025)
- 하버드 경영대학원 Chen·Srinivasan·Zakerinia (2024) Working Paper 25-039 — Task별 E0~E3 노출 분류 방법론 (대표 직업 12개 적용 시 본 사이트 점수와 방향성 일치)
AI의 추론이므로 참고용입니다. 검증된 실측 데이터는 위 "실제 AI 사용률"을 참고하세요.
데이터 출처
· Anthropic Economic Index 5차 발표 (2026-03-24)
· Frey & Osborne (2013) "고용의 미래"
· Chen·Srinivasan·Zakerinia (2024) HBS Working Paper 25-039 — Task별 E0~E3 노출 분류 방법론
· 직업 매핑: Correctional Officers and Jailers (정확도: manual)