Ingeniør inden for kunstig intelligens
Øjebliksbillede
Ingeniører inden for kunstig intelligens anvender metoder baseret på kunstig intelligens inden for ingeniørvirksomhed, robotteknologi og computervidenskab til at udforme programmer, der simulerer intelligens, herunder tankemodeller, kognitive og videnbaserede systemer, problemløsning og beslutningstagning. De integrerer også struktureret viden i computersystemer (ontologier, videnbaser) for at løse komplekse problemer, der normalt kræver et højt niveau af menneskelig ekspertise eller metoder baseret på kunstig intelligens.
Som ingeniør inden for kunstig intelligens arbejder du med at designe og implementere avancerede programmer og systemer, der simulerer menneskelig intelligens. Dit arbejde involverer både teoretisk forskning og praktisk udvikling, hvor du anvender metoder fra kunstig intelligens, robotteknologi og computervidenskab til at skabe innovative løsninger. Du vil ofte arbejde med at integrere struktureret viden i computersystemer, f.eks. via ontologier og videnbaser, for at løse udfordringer, der traditionelt kræver ekspertise fra menneskelige eksperter.
- • Udvikle og implementere algoritmer og modeller for kunstig intelligens, herunder tankemodeller, kognitive systemer og videnbaserede systemer.
- • Integrere struktureret viden (ontologier, videnbaser) i computersystemer for at løse komplekse problemer.
- • Designe og teste softwareløsninger, der anvender kunstig intelligens til at optimere processer og forbedre beslutningstagningen.
Hvor dette job er efterspurgt
Indberettet mangel på og overskud af arbejdskraft, pr. år. Offentliggøres for erhvervsgrupper, ikke for enkelte jobtitler.
Tallene dækker Arbejde inden for informations- og kommunikationsteknologi — 75 job, dette medregnet.
Mangel: Belgien, Bulgarien, Cypern, Irland og 6 mere.
Længst varende mangel: Østrig, 3 år.
Vælg et område på kortet for at se dets tal.
Om denne kilde›
Kilde: ELA/EURES, mangel på og overskud af arbejdskraft. Tallene offentliggøres på jobgruppeniveau og dækker Europa. Udgaverne er forskellige med hensyn til bilagets opbygning og hvilke lande der indgår, så en ændring mellem år betyder ikke altid, at arbejdsmarkedet har ændret sig. Lande i gråt er ikke indberettet, hvilket ikke er det samme som at være i balance.
Hvad disse ord betyder
De fire ting, dette afsnit viser
- Indberettet efterspørgsel
- Indberettet efterspørgsel viser, om arbejdsgivere oplyser, at de har brug for folk i dette job — en vurdering offentliggjort af en national myndighed eller et EU-organ, ikke et antal.
- Hvilken vej det går
- Hvilken vej det går beskriver, i hvilken retning beskæftigelsen i dette job forventes at udvikle sig i de kommende år, ud fra en officiel fremskrivning.
- Ledige stillinger
- Ledige stillinger angiver omtrent, hvor mange stillinger der bliver ledige som følge af vækst og af personer, der forlader jobbet.
- Typisk løn
- Typisk løn er det, personer i dette job normalt tjener, dér hvor kilden offentliggør oplysningerne. Et tomt felt betyder ikke, at arbejdet er ulønnet; det betyder, at ingen offentliggør tallet for det pågældende sted.
Et mål udelades, når ingen offentliggør det for det pågældende sted, i stedet for at blive vist som nul.
Hvilken vej arbejdsmarkedet hælder for dig
- Til din fordel
- Flere ledige stillinger end ansøgere — arbejdsgiverne konkurrerer om kandidaterne.
- I balance
- Ledige stillinger og ansøgere står nogenlunde lige.
- Konkurrencepræget
- Flere ansøgere end ledige stillinger — forvent konkurrence.
- Modstridende data
- Kilderne er uenige, eller den samme jobgruppe mangler folk ét sted og har overskud et andet.
Alle kilder ender med én af disse fire vurderinger, så der er ét fælles sprog at lære. Det, der varierer, er dokumentationen bag vurderingen, som står under hver af dem — et målt forhold mellem ledige stillinger og jobsøgere eller en vurdering offentliggjort af en national myndighed.
Hvordan dette job klarer sig sammenlignet med andre job i samme land
- Stærk
- Blandt de stærkeste i that country
- God
- Stærkere end de fleste job i that country
- Blandet
- Omtrent typisk for that country
- Svag
- Svagere end de fleste job i that country
Dette er en rangering inden for ét land, ikke en score, du kan sammenligne på tværs af grænser — registrene bag to lande tæller forskellige personer, så det samme tal betyder forskellige ting i hvert land. Det er også derfor, at et job kan ligge i kategorien Stærk i et land og stadig vises som Konkurrencepræget: det ligger forrest i et arbejdsmarked, der samlet set er præget af hård konkurrence.
Hvor oplysningerne kommer fra
Alle tal offentliggøres af et nationalt statistikbureau, en offentlig arbejdsformidling eller et EU-organ, og hvert kort angiver kilden og den periode, det dækker. Nogle steder opgøres tallene månedligt, mens andre vurderes én eller to gange om året, så to steder på det samme kort kan beskrive forskellige tidspunkter — datoen vises altid.
Intet af dette forudsiger én persons chancer. Det beskriver et arbejdsmarked.
Indberettet efterspørgsel · Typisk løn · Hvilken vej det går (Danmark, Sverige, Norge, Tyskland, Nederlandene)
| Indberettet efterspørgsel | Typisk løn | Hvilken vej det går | |
|---|---|---|---|
| Danmark | Overskud indberettet ELA/EURES 2022 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Sverige | Mangel indberettet ELA/EURES 2025 * | — | +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Norge | Mangel indberettet ELA/EURES 2022 * | 919.320 NOK 2026K2 | +71,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Tyskland | Mangel indberettet ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Nederlandene | Mangel indberettet ELA/EURES 2025 * | — | +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Offentliggøres for erhvervsgrupper, ikke for enkelte jobtitler.
Source: Statistics Norway (SSB), CC BY 4.0; changes made: annualised as 12 x monthly
Giver du studerende, klienter eller medarbejdere karrierevejledning? Brug disse data om erhvervet i din organisation.
Fremtidsudsigter for ingeniør inden for kunstig intelligens
The outlook for ingeniør inden for kunstig intelligens reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Hvordan beregnes disse scores?
Robusthedsscoren (0–100) estimerer, hvor strukturelt beskyttet dette erhverv er mod automatisering og AI-disruption baseret på opgaveniveauanalyse. Højere scorer betyder flere opgaver, der kræver menneskelig vurdering. AI-eksponering viser den estimerede procentdel af arbejdstimer, som de nuværende AI-muligheder kan påvirke. Disse er modellbaserede strukturelle indikatorer, ikke forudsigelser om individuel jobsikkerhed.
Hvordan kan ingeniør inden for kunstig intelligens ændre sig, efterhånden som AI-adoptionen vokser?
Flere opgaveområder kan skifte mod AI-støttede arbejdsgange, så omskoling bliver vigtigere.
Illustrativt scenarie baseret på opgavers automatiserbarhed — ikke en prognose. Værdier afrundes, jo længere frem du ser.
Flere opgaveområder kan skifte mod AI-støttede arbejdsgange, så omskoling bliver vigtigere.
Illustrativt scenarie baseret på opgavers automatiserbarhed — ikke en prognose. Værdier afrundes, jo længere frem du ser.
Modelbaseret estimat. Brug det som et planlægningssignal, ikke en garanti.
Sammenlign dette med din profil
Hvordan AI kan ændre denne rolle
Deterministisk, modelbaseret fortolkning af aktuelle rollesignaler - ikke en garanti for udskiftning.
Hvad afhænger stadig af mennesker
- fastlægge tekniske krav
Hvor AI kan blive en andenpilot
- analysere big data
- analysere forretningskrav
- anvende digitale teknologier kreativt
Opgaver, der er mest udsat for automatisering
- bruge databehandlingsteknikker
- oprette datasæt
Vitale tegn & AI-vektorer
AI eksponeringsvektorer
0-100%Eksponering for AI-assisteret analyse, mønstergenkendelse og opgaver til forudsigelig modellering
Eksponering for indholdsgenering, kreativ forøgelse og værktøjer til store sprogmodeller
Eksponering for arbejdsflowautomatisering, beslutningsstøttesoftware og procesdigitalisering
Eksponering for fysisk automatisering, robotik og sensorstyreret opgaveforflyttelse
Tekniske detaljer
NexFuture v3.0 estimerer automatiseringseksponering direkte ud fra ESCO's essentielle færdighedsgrupper, vægtet efter færdighedsmasse og kalibreret mod ekspertankre. Scorer er sandsynlighedsbaserede estimater, ikke garantier. Se NexFuture-metodologihvidbogen for fulde detaljer.
Måler eksponering for automatisering. Den måler ikke løn, efterspørgsel eller hvor mange job der findes i nærheden af dig.
Hvad mennesker i denne rolle normalt gør
Digital teknologi
En typisk dag som ingeniør inden for kunstig intelligens
09 09:00 · Morgen anvende teori om IKT-systemer
10 10:30 · Midt på formiddagen analysere big data
12 12:00 · Middag analysere forretningskrav
14 14:00 · Eftermiddag anvende digitale teknologier kreativt
15 15:30 · Sen eftermiddag bruge databehandlingsteknikker
17 17:00 · Afslutning fastlægge tekniske krav
Opgaverækkefølgen er illustrativ. De enkelte dage varierer.
Det skal du kunne for at udføre dette arbejde
De færdigheder, den viden og de værktøjer, som denne rolle kræver — samt de træk og belønninger, der følger med.
-
anvende digitale teknologier kreativt
Anvende digitale værktøjer og teknologier til at skabe viden og til at forny processer og produkter. Engagere sig individuelt og kollektivt i kognitive processer for at forstå og løse begrebsmæssige problemer og problemsituationer i digitale miljøer.
-
bruge databehandlingsteknikker
Indsamle, behandle og analysere relevante data og oplysninger, opbevare og ajourføre data korrekt og repræsentere tal og data ved hjælp af grafik og statistiske diagrammer.
-
udforme proces
Identificere workflow og ressourcekrav til en bestemt proces ved hjælp af en række værktøjer som f.eks. processimulatorsoftware, flowdiagrammer og skalamodeller.
-
analysere big data
Indsamle og evaluere numeriske data i store mængder, navnlig med henblik på at identificere mønstre mellem dataene.
-
udvikle kreative idéer
Udvikling af nye kunstneriske koncepter og kreative idéer.
-
oprette datasæt
Generere en samling af nye eller eksisterende relaterede datasæt, der udgøres af separate elementer, men som kan manipuleres som en enhed.
-
analysere forretningskrav
Undersøge kundernes behov og forventninger til et produkt eller en tjeneste med henblik på at identificere og løse uoverensstemmelser og eventuelle uoverensstemmelser mellem de involverede interessenter.
-
udvikle statistisk software
Deltage i de forskellige faser af udviklingen af edb-programmer til økonometrisk og statistisk analyse, såsom forskning, produktudvikling, prototypefremstilling og vedligeholdelse.
-
levere visuel præsentation af data
Skabe visuelle gengivelser af data, f.eks. skemaer eller diagrammer, for at gøre det lettere at forstå.
-
anvende teori om IKT-systemer
Gennemføre principper for teorien om IKT-systemer for at forklare og dokumentere systemkarakteristika, der kan anvendes generelt i andre systemer
datamining
Metoder inden for kunstig intelligens, maskinindlæring, statistikker og databaser, der anvendes til at udtrække indhold fra et datasæt.
datamodeller
De teknikker og eksisterende systemer, der anvendes til at strukturere dataelementer og vise deres indbyrdes forhold, samt metoder til fortolkning af datastrukturer og -relationer.
forespørgselssprog til ressource description framework
Forespørgselssprogene som f.eks. SPARQL, der anvendes til at hente og bearbejde data, der opbevares i et Resource Description Framework (RDF)-format.
informationsarkitektur
De metoder, hvorigennem oplysninger dannes, struktureres, lagres, vedligeholdes, forbindes, udveksles og anvendes.
informationsstruktur
Den type infrastruktur, som definerer dataformatet: halvstruktureret, ustruktureret og struktureret.
informationsudvinding
De teknikker og metoder, der anvendes til at tilvejebringe og udtrække oplysninger fra ustrukturerede eller halvstrukturerede digitale dokumenter og kilder.
kategorisering af information
Proceduren for klassificering af oplysninger i kategorier og påvisning af forhold mellem dataene til nogle klart definerede formål.
kunstig intelligens-principper
Teorier, anvendte principper, arkitekturer og systemer inden for kunstig intelligens, herunder intelligente agenter, multiagentsystemer, ekspertsystemer, regelbaserede systemer, neurale netværk, ontologier og kognitionsteorier.
modellering af virksomhedsprocedure
De værktøjer, metoder og anmærkninger, som f.eks. Business Process Model and Notation (BPMN) og Business Process Execution Language (BPEL), som anvendes til at beskrive og analysere kendetegnene ved en forretningsproces og dens videreudvikling.
Python (computerprogrammering)
Teknikker og principper for softwareudvikling, såsom analyse, algoritmer, kodning, test og opstilling af programparadigmer i Python.
ustrukturerede data
Oplysninger, der hverken er arrangeret på forhånd eller har en foruddefineret datamodel, og som er vanskelige at forstå og finde mønstre i, uden brug af teknikker såsom dataudvinding.
visuelle præsentationsteknikker
De visuelle repræsentations- og interaktionsteknikker, f.eks. histogrammer, spredningsdiagrammer, overfladeareal, treemaps og parallelkoordinatdiagrammer, der kan anvendes til at præsentere abstrakte numeriske data og ikkenumeriske data for at styrke den menneskelige forståelse af disse oplysninger.
Ingeniør inden for kunstig intelligens: hvordan du kvalificerer dig, og hvor du kan studere
Hvad der typisk skal til for at kvalificere sig: uddannelsesniveau, hvor det er et lovreguleret erhverv, og hvor man skal studere.
Bachelorgrad eller tilsvarende
2.992 uddannelser i 30 lande giver de grundlæggende færdigheder, der kræves i dette job. Plus 728 korte kurser, der hver især opbygger én færdighed.
Vækstveje & lignende roller
Udforsk typiske karriereforløb, tilstødende færdigheder og lignende roller for at planlægge din næste overgang.
Hvor passer ingeniør inden for kunstig intelligens?
Lighedsscore baseret på færdighedsoverlap fra ESCO-data.
For organisationer
Få dataene på denne side til at arbejde for jeres elever, klienter og medarbejdere.
Ofte stillede spørgsmål
Hvilken type uddannelse er typisk nødvendig for at blive ingeniør inden for kunstig intelligens?
Hvilke typer projekter kan jeg forvente at arbejde med som ingeniør inden for kunstig intelligens?
Hvilke personlige egenskaber er vigtige for at lykkes i denne rolle?
Ingeniør Inden For Kunstig Intelligens — hvad er lønnen i USA?
Kilder: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data opdateret 3. oktober 2026 Om vores data