Ingeniero del conocimiento/ingeniera del conocimiento
Descripción general
Los ingenieros de conocimiento integran conocimientos estructurados en sistemas informáticos (bases de conocimientos) para resolver problemas que normalmente requieren un alto nivel de conocimientos humanos o de métodos de inteligencia artificial. También son responsables de obtener o extraer conocimientos de las fuentes de información, manteniendo estos conocimientos y poniéndolos a disposición de la organización o los usuarios. Para ello, son conscientes de las técnicas e instrumentos de representación y mantenimiento de los conocimientos (reglas, marcos, redes semánticas, ontologías) y de las técnicas y herramientas de extracción de conocimientos. Pueden diseñar y construir sistemas expertos o de inteligencia artificial que utilicen este conocimiento.
El ingeniero/a del conocimiento es un profesional clave en la gestión y aplicación del conocimiento dentro de una organización. Su trabajo implica la integración de conocimientos expertos en sistemas informáticos, como bases de conocimiento, para automatizar tareas que normalmente requieren la intervención humana o el uso de técnicas de inteligencia artificial. Se trata de un rol estratégico que requiere una combinación de habilidades técnicas, analíticas y de liderazgo.
- • Adquirir y extraer conocimiento de diversas fuentes de información, incluyendo documentos, bases de datos y expertos.
- • Diseñar y construir bases de conocimiento, sistemas expertos y aplicaciones de inteligencia artificial utilizando técnicas como reglas, marcos, redes semánticas y ontologías.
- • Mantener y actualizar las bases de conocimiento, asegurando su precisión, relevancia y accesibilidad.
Dónde se demanda esta ocupación
Escasez y excedente de mano de obra notificados, por año. Se publica para grupos ocupacionales, no para puestos concretos.
Las cifras cubren Profesionales de tecnología de la información y las comunicaciones — 75 ocupaciones, incluida esta.
Con escasez: Austria, Bulgaria, Chequia, Dinamarca y 6 más.
Escasez más prolongada: Austria, 3 años.
Selecciona un territorio en el mapa para ver sus cifras.
Sobre esta fuente›
Fuente: ELA/EURES, escasez y excedente de mano de obra. Los datos se publican a nivel de grupo ocupacional y cubren Europa. Las ediciones difieren en la estructura del anexo y en los países incluidos, de modo que un cambio entre años no siempre significa que el mercado laboral haya cambiado. Los países en gris no se notificaron, lo cual no equivale a estar en equilibrio.
Qué significan estas palabras
Las cuatro cosas que se indican en esta sección
- Demanda notificada
- Si los empleadores informan de que necesitan personas para este trabajo: una valoración publicada por un organismo nacional o de la UE, no un recuento.
- Hacia dónde va
- Hacia dónde va el empleo en este trabajo durante los próximos años, según una proyección oficial.
- Vacantes
- Aproximadamente cuántas Vacantes surgen, tanto por el crecimiento como por las personas que dejan este trabajo.
- Retribución habitual
- Lo que suelen ganar las personas en este trabajo cuando la fuente publica ese dato. Que esté en blanco no significa que no se pague; significa que nadie publica ese dato para ese lugar.
Una medida se omite cuando nadie publica ese dato para ese lugar, en vez de mostrarla como cero.
Hacia dónde se inclina el mercado para ti
- A tu favor
- Hay más vacantes que personas buscando: las empresas compiten por los candidatos.
- Equilibrado
- Las vacantes y las personas que buscan están más o menos igualadas.
- Competitivo
- Hay más personas buscando que vacantes: cuenta con competencia.
- Datos contradictorios
- Las fuentes no coinciden, o el mismo grupo profesional tiene escasez en una zona y exceso en otra.
Cada fuente se expresa mediante uno de estos cuatro términos, por lo que hay un único vocabulario que aprender. Lo que cambia son las pruebas que hay detrás, que aparecen debajo de cada valoración: una proporción medida entre Vacantes y personas que buscan empleo, o una valoración publicada por un organismo nacional.
Cómo se compara este trabajo con otros trabajos del mismo país
- Fuerte
- Entre las más fuertes de that country
- Buena
- Más fuerte que la mayoría de profesiones de that country
- Mixta
- Más o menos lo habitual en that country
- Débil
- Más débil que la mayoría de profesiones de that country
Es una clasificación dentro de un solo país, no una puntuación que puedas trasladar entre fronteras: los registros en los que se basan dos países cuentan a personas diferentes, por lo que el mismo número significa cosas distintas en cada uno. Por eso un trabajo puede estar entre los más fuertes de un país y aun así aparecer como Competitivo: encabeza la clasificación en un mercado que, en conjunto, está muy competido.
De dónde proceden estos datos
Cada cifra la publica una oficina nacional de estadística, un servicio público de empleo o un organismo de la UE, y cada ficha indica su fuente y el periodo que abarca. En algunos lugares se hace un recuento mensual y en otros una evaluación una o dos veces al año, por lo que dos lugares del mismo mapa pueden describir momentos diferentes; la fecha siempre aparece.
Nada de esto predice las posibilidades de una persona. Describe un mercado.
Demanda notificada · Retribución habitual · Hacia dónde va (España, Portugal, Francia, Italia, Alemania, Estados Unidos)
| Demanda notificada | Retribución habitual | Hacia dónde va | |
|---|---|---|---|
| España | Excedente notificado ELA/EURES 2024 * | — | +19,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Portugal | Escasez notificada ELA/EURES 2025 * | — | +68,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Francia | No notificado | — | +34,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Italia | No notificado | — | +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Alemania | Escasez notificada ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Estados Unidos | No notificado | 120.230 US$ 2025-05 | +33,5% 2024–2034 · BLS 2024-2034 |
* Se publica para grupos ocupacionales, no para puestos concretos.
U.S. Bureau of Labor Statistics (OEWS)
¿Brinda orientación profesional a estudiantes, clientes o empleados? Utilice estos datos ocupacionales en su organización.
Perspectiva futura para ingeniero del conocimiento/ingeniera del conocimiento
The outlook for ingeniero del conocimiento/ingeniera del conocimiento reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
¿Cómo se calculan estas puntuaciones?
El Índice de Resiliencia (0–100) estima cuán estructuralmente protegida está esta ocupación frente a la automatización y la disrupción de IA, basándose en análisis a nivel de tareas. Puntuaciones más altas significan más tareas intensivas en juicio humano. La Exposición a IA muestra el porcentaje estimado de horas de trabajo que las capacidades de IA actuales podrían afectar. Estos son indicadores estructurales derivados del modelo, no predicciones sobre la seguridad laboral individual.
¿Cómo podría cambiar ingeniero del conocimiento/ingeniera del conocimiento a medida que crece la adopción de la IA?
Varias áreas de tareas pueden cambiar hacia flujos de trabajo asistidos por IA, por lo que la recapacitación se vuelve más importante.
Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.
Varias áreas de tareas pueden cambiar hacia flujos de trabajo asistidos por IA, por lo que la recapacitación se vuelve más importante.
Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.
Estimación basada en modelos. Úselo como una señal de planificación, no como una garantía.
Compara esto con tu perfil
Cómo la IA puede cambiar este papel
Una interpretación determinista y basada en modelos de las señales de roles actuales, no es una garantía de reemplazo.
Lo que todavía depende de la gente.
- evaluar los conocimientos de TIC
- gestionar conocimientos empresariales
- definir los requisitos técnicos
Donde la IA puede convertirse en copiloto
- analizar requisitos empresariales
- utilizar una interfaz para aplicaciones específicas
- utilizar lenguajes de marcado
Tareas más expuestas a la automatización
- crear árboles semánticos
- gestionar bases de datos
- utilizar bases de datos
Signos vitales y vectores de IA
Vectores de exposición a la IA
0-100%Exposición a análisis asistido por IA, reconocimiento de patrones y tareas de modelado predictivo
Exposición a generación de contenido, aumento creativo y herramientas de grandes modelos de lenguaje
Exposición a automatización de flujo de trabajo, software de apoyo a decisiones y digitalización de procesos
Exposición a automatización física, robótica y desplazamiento de tareas impulsado por sensores
Detalles técnicos
NexFuture v3.0 estima la exposición a la automatización directamente a partir de los grupos de competencias esenciales de ESCO, ponderada por la masa de competencias y calibrada con anclas de expertos. Las puntuaciones son estimaciones probabilísticas, no garantías. Consulte el Libro Blanco de Metodología de NexFuture para más detalles.
Mide la exposición a la automatización. No mide el salario, la demanda ni cuántos empleos hay cerca de ti.
Lo que las personas en este rol suelen hacer
Tecnología digital
Un día típico como ingeniero del conocimiento/ingeniera del conocimiento
09 09:00 · mañana aplicar teoría de sistemas de TIC
10 10:30 · media mañana crear árboles semánticos
12 12:00 · mediodía evaluar los conocimientos de TIC
14 14:00 · tarde gestionar la integración semántica de las TIC
15 15:30 · A última hora de la tarde utilizar lenguajes de marcado
17 17:00 · Resumen utilizar una interfaz para aplicaciones específicas
El orden de las tareas es ilustrativo. Los días individuales varían.
Lo que necesita para hacer este trabajo
Las habilidades, los conocimientos y las herramientas que requiere esta función, así como los rasgos y las recompensas que la acompañan.
-
gestionar conocimientos empresariales
Establecer estructuras y políticas de distribución para permitir o mejorar la explotación de la información con el empleo de las herramientas adecuadas para extraer, crear y ampliar el dominio de la empresa.
-
definir los requisitos técnicos
Especificar las propiedades técnicas de los bienes, materiales, métodos, procesos, servicios, sistemas, programas informáticos y funcionalidades, identificando y respondiendo a las necesidades particulares que deben satisfacerse de acuerdo con las necesidades del cliente.
-
aplicar teoría de sistemas de TIC
Aplicar los principios de la teoría de sistemas de TIC para explicar y documentar las características del sistema que se pueden aplicar universalmente a otros sistemas.
-
gestionar la integración semántica de las TIC
Supervisar la integración de bases de datos públicas o internas y otros datos, mediante el uso de tecnologías semánticas para producir resultados semánticos estructurados.
-
utilizar una interfaz para aplicaciones específicas
Comprender y utilizar interfaces específicas de una aplicación o un caso de uso.
-
utilizar lenguajes de marcado
Utilizar lenguajes informáticos que se distingan sintácticamente del texto, para añadir notas a un documento, especificar tipos de presentación y proceso de documentos, como el HTML.
-
evaluar los conocimientos de TIC
Evaluar el dominio implícito de expertos cualificados en un sistema de TIC para hacerlo explícito de cara a un posterior análisis y uso.
-
gestionar bases de datos
Aplicar los sistemas y modelos de bases de datos, definir las dependencias de datos, utilice los lenguajes de consulta y los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) para desarrollar y gestionar las bases de datos.
-
utilizar bases de datos
Utilizar herramientas de software para gestionar y organizar datos en un entorno estructurado que consta de atributos, tablas y relaciones para consultar y modificar los datos almacenados.
-
analizar requisitos empresariales
Estudiar las necesidades y expectativas de los clientes en relación con un producto o servicio con el fin de detectar y resolver las incoherencias y los posibles desacuerdos de las partes implicadas.
-
crear árboles semánticos
Crear listas coherentes y jerarquías de conceptos y términos para garantizar una indexación coherente en los sistemas de organización del conocimiento.
elaboración de modelos de proceso empresarial
Las herramientas, los métodos y las notaciones, como el Modelo y Notación de Procesos de Negocio (BPMN) y el Lenguaje de Ejecución de Procesos de Negocio con Servicios Web (BPEL), utilizados para describir y analizar las características de un proceso empresarial y modelizar su desarrollo ulterior.
estructura de la información
El tipo de infraestructura que define el formato de los datos: semiestructurados, no estructurados y estructurados.
extracción de información
Las técnicas y los métodos utilizados para obtener y extraer información de documentos y fuentes digitales no estructurados o semiestructurados.
herramientas de desarrollo de bases de datos
Las metodologías y herramientas utilizadas para crear una estructura lógica y física de bases de datos, tales como estructuras de datos lógicos, diagramas, metodologías de modelización y relaciones de entidades.
lenguaje de consulta del sistema de descripción de recursos
Los lenguajes de consulta, como SPARQL, que se utilizan para extraer y manipular datos almacenados en el formato Marco de Descripción de Recursos (RDF).
principios de la inteligencia artificial
Las teorías de la inteligencia artificial, principios aplicados, arquitecturas y sistemas, tales como agentes inteligentes, sistemas multiagentes, sistemas expertos, sistemas basados en normas, redes neuronales, ontologías y teorías cognitivas.
procesamiento del lenguaje natural
Las tecnologías que permiten a los dispositivos de las TIC comprender a los usuarios e interactuar con ellos a través del lenguaje humano.
programación web
El paradigma de la programación, que se basa en la combinación de marcado (que añade contexto y estructura al texto) y otro código de programación en línea, como el código AJAX, javascript y PHP, a fin de llevar a cabo las acciones adecuadas y visualizar el contenido.
teoría de sistemas
Los principios que pueden aplicarse a todos los tipos de sistemas en todos los niveles jerárquicos, que describen la organización interna del sistema, sus mecanismos de mantenimiento de la identidad y estabilidad y el logro de la adaptación y la autorregulación, así como su dependencia e interacción con el medio ambiente.
- algoritmización de tareas
- ciclo de vida del desarrollo de sistemas
- ciencia de datos
Ingeniero del conocimiento: cómo cualificarse y dónde estudiar
Lo que normalmente se necesita para calificar: nivel educativo, dónde es una profesión regulada y dónde estudiar.
Grado o equivalente
2172 programas de estudios en 27 países enseñan las competencias esenciales de esta profesión. Además, 353 cursos cortos que desarrollan una sola competencia cada uno.
Algunos ejemplos, impartidos en el idioma de esta página:
MAGISTER EN SISTEMAS DE INFORMACION E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
UNIVERSIDAD DE CHILE · Chile
DIPLOMADO EN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIVERSIDAD FINIS TERRAE · Chile
Se muestran 6 de 2525.
Fuentes
- 1. Fuente: Servicio de Información de Educación Superior (SIES), Subsecretaría de Educación Superior (mifuturo.cl).
Rutas de crecimiento y roles similares
Explore trayectorias de carrera típicas, habilidades adyacentes y roles similares para planificar su próxima transición.
¿Dónde encaja ingeniero del conocimiento/ingeniera del conocimiento?
Puntuaciones de similitud basadas en la superposición de habilidades de los datos de la ESCO.
ingeniero de inteligencia artificial/ingeniera de inteligencia artificial
52% similituddiseñador de bases de datos/diseñadora de bases de datos
50% similituddiseñador de almacenes de datos/diseñadora de almacenes de datos
49% similitudarquitecto de sistemas de TIC/arquitecta de sistemas de TIC
45% similitudarquitecto de software/arquitecta de software
41% similituddiseñador de interfaces de usuario/diseñadora de interfaces de usuario
36% similitudPara organizaciones
Los datos de esta página, al servicio de sus estudiantes, clientes y empleados.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia a un ingeniero/a del conocimiento de un científico de datos?
¿Qué tipo de habilidades técnicas son más importantes para este rol?
¿Cómo puedo desarrollar mi carrera como ingeniero/a del conocimiento?
Ingeniero Del Conocimiento/Ingeniera Del Conocimiento — ¿cuánto se cobra en Estados Unidos?
Fuentes: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Datos actualizados 3 de octubre de 2026 Acerca de nuestros datos