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.
Dybere farve: indberettet på samme måde i flere år i træk.
Tallene dækker Arbejde inden for informations- og kommunikationsteknologi — 75 job, dette medregnet.
Mangel: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus og 6 mere.
Længst varende mangel: Austria, 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.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
Udforsk mere
Find din karrierevej, og udforsk videnskaben bag vores anbefalinger.
Kunne ingeniør inden for kunstig intelligens passe dig?
Besvar tre hurtige spørgsmål. Dette er ikke en fuldstændig vurdering - det er en teaser, der hjælper dig med at beslutte, om du vil sammenligne din profil.
Kan du lide opgaver, der kræver Analytisk tænkning?
Kan du lide opgaver, der kræver Samarbejde?
Kan du lide opgaver, der kræver Præstation?
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.
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.
Se, om denne rolle passer til dit karriere-DNA
Tag den gratis karriere-DNA-vurdering for at se, hvordan ingeniør inden for kunstig intelligens stemmer overens med dine interesser, arbejdsstil og fremtidige vej. På mindre end 10 minutter får du et personligt tilpasningssignal og en køreplan for, hvad du skal gøre nu.
Scan for at fortsætte på mobilenIngeniør 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
Virkelige programmer, der fører til denne besættelse, efter land.
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.
Ofte stillede spørgsmål
- Hvilken type uddannelse er typisk nødvendig for at blive ingeniør inden for kunstig intelligens?
- En kandidatgrad i datalogi, ingeniørvidenskab (f.eks. softwareingeniør, elektronik) eller et relateret felt er typisk en forudsætning. Stærk viden inden for matematik, statistik og programmering er essentielt.
- Hvilke typer projekter kan jeg forvente at arbejde med som ingeniør inden for kunstig intelligens?
- Projekter kan variere bredt, men kan inkludere udvikling af chatbots, billedgenkendelsessystemer, anbefalingssystemer, autonome køretøjer, eller optimering af logistik og produktionsprocesser ved hjælp af maskinlæring.
- Hvilke personlige egenskaber er vigtige for at lykkes i denne rolle?
- Stærke analytiske evner, problemløsningsevner, kreativitet, evnen til at arbejde selvstændigt og i teams, samt en nysgerrighed for at holde sig opdateret med den hurtigt udviklende teknologi inden for kunstig intelligens er vigtige.
- Ingeniør Inden For Kunstig Intelligens — hvad er lønnen i USA?
- Medianlønnen er 140.910 dollar om året, pr. 2025-05. Delstaternes medianlønninger ligger mellem 82.590 og 206.220 dollar. Kilde: US Bureau of Labor Statistics. Tallet gælder USA og er ikke en fremskrivning for Europa.
Kilder: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data opdateret 20. september 2026 Om vores data