Profilo professionale

Ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale

Istantanea

Gli ingegneri dell’intelligenza artificiale applicano metodi di intelligenza artificiale nell’ingegneria, nella robotica e nell’informatica per progettare programmi che simulano l’intelligenza, compresi i modelli di pensiero, i sistemi cognitivi e i sistemi basati sulla conoscenza, la risoluzione dei problemi e il processo decisionale. Integrano inoltre conoscenze strutturate nei sistemi informatici (ontologie, basi di conoscenze) al fine di risolvere problemi complessi che normalmente richiedono un alto livello di competenze umane o metodi di intelligenza artificiale.

Mercato del lavoro
Carenza in Austria e 8 altri paesi
ELA/EURES 2025
Industria
Tecnologia digitale
Istruzione
Laurea triennale
37%
Resilienza Punteggio · 2026 (Più alto è, meglio è)
Laurea triennale 54% Esposizione all'IA · 2026
Mercato del lavoro

Dove questa professione è richiesta

Carenze ed eccedenze di manodopera segnalate, per anno. Pubblicato per gruppi professionali, non per singole qualifiche.

I dati riguardano Specialisti delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione — 75 professioni, compresa questa.

10 su 14 in carenza2025Tutti e 30 in crescita3.7Mposti entro il 2035

In carenza: Austria, Belgio, Bulgaria, Cechia e altri 6.

Carenza più duratura: Austria, 3 anni.

Seleziona un territorio sulla mappa per vederne i dati.

Informazioni sulla fonte›

Fonte: ELA/EURES, carenze ed eccedenze di manodopera. I dati sono pubblicati a livello di gruppo professionale e riguardano l’Europa. Le edizioni differiscono per struttura dell’allegato e per i paesi coperti, quindi una variazione tra un anno e l’altro non significa sempre che il mercato del lavoro sia cambiato. I paesi in grigio non sono stati segnalati, il che non equivale a un mercato in equilibrio.

Che cosa significano queste parole

I quattro aspetti riportati in questa sezione

Domanda segnalata
La voce Domanda segnalata indica se i datori di lavoro segnalano di aver bisogno di persone per questo lavoro — una valutazione pubblicata da un organismo nazionale o dell’UE, non un conteggio.
In che direzione va
La voce In che direzione va indica in quale direzione dovrebbe evolvere l’occupazione in questo lavoro nei prossimi anni, secondo una proiezione ufficiale.
Posti disponibili
La voce Posti disponibili indica approssimativamente quanti posti si rendono disponibili, sia per la crescita sia perché alcune persone lasciano questo lavoro.
Retribuzione tipica
La voce Retribuzione tipica indica quanto guadagnano di solito le persone che svolgono questo lavoro, nei luoghi per i quali la fonte pubblica il dato. Se è vuota, non significa che il lavoro non sia retribuito: significa che nessuno pubblica questo dato per quella località.

Una misura viene omessa quando nessuno pubblica il dato per quella località, invece di essere mostrata come zero.

Come si orienta il mercato per te

A tuo favore
Più posti che candidati: i datori di lavoro se li contendono.
In equilibrio
Posti e candidati si equivalgono all’incirca.
Competitivo
Più candidati che posti: aspettati concorrenza.
Dati contrastanti
Le fonti non concordano, oppure lo stesso gruppo professionale è carente in una zona e in eccesso in un’altra.

Ogni fonte riconduce i risultati a una di queste quattro categorie, così c’è un unico vocabolario da imparare. Ciò che cambia sono le prove alla base, riportate sotto ogni giudizio: un rapporto misurato tra posti disponibili e persone in cerca di lavoro, oppure una valutazione pubblicata da un organismo nazionale.

Come si confronta questo lavoro con gli altri lavori nello stesso paese

Forte
Tra le più forti in that country
Buona
Più forte della maggior parte delle professioni in that country
Contrastata
Nella media per that country
Debole
Più debole della maggior parte delle professioni in that country

Questa è una posizione all’interno di un solo paese, non un punteggio da confrontare oltre i confini: i registri alla base dei dati di due paesi contano persone diverse, quindi lo stesso numero ha significati diversi in ciascuno di essi. È anche per questo che un lavoro può essere tra i più forti in un paese e risultare comunque Competitivo: è in testa in un mercato che nel complesso è affollato.

Da dove provengono questi dati

Ogni dato è pubblicato da un istituto nazionale di statistica, da un servizio pubblico per l’impiego o da un organismo dell’UE, e ogni scheda indica la fonte e il periodo a cui si riferisce. In alcuni luoghi i dati vengono rilevati ogni mese, in altri vengono valutati una o due volte l’anno, quindi due luoghi sulla stessa mappa possono descrivere momenti diversi: la data è sempre indicata.

Niente di tutto questo prevede le possibilità di una singola persona. Descrive un mercato.

Domanda segnalata · Retribuzione tipica · In che direzione va (Italia, Svizzera, Germania, Francia, Austria, Spagna)
Domanda segnalata · Retribuzione tipica · In che direzione va
Domanda segnalata Retribuzione tipica In che direzione va
Italia Non segnalato — +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Svizzera Carenza segnalata ELA/EURES 2024 * — +28,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Germania Carenza segnalata ELA/EURES 2024 * — +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Francia Non segnalato — +34,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Austria Carenza segnalata ELA/EURES 2025 * — +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Spagna Non segnalato — +19,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Pubblicato per gruppi professionali, non per singole qualifiche.

Fornisce orientamento professionale a studenti, clienti o dipendenti? Utilizzi questi dati sull'occupazione nella Sua organizzazione.

NexFuture™

Prospettive future per ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale

The outlook for ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Come vengono calcolati questi punteggi?

L'Indice di Resilienza (0–100) stima quanto sia strutturalmente protetta questa occupazione dall'automazione e dalle disruption dell'IA, basandosi sull'analisi a livello di compiti. Punteggi più alti significano più attività che richiedono giudizio umano. L'Esposizione all'IA mostra la percentuale stimata di ore di lavoro che le capacità IA attuali potrebbero influenzare. Questi sono indicatori strutturali derivati dal modello, non previsioni sulla sicurezza lavorativa individuale.

Gioca al futuro
Come potrebbe cambiare ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale con la crescita dell'adozione dell'IA?

Diverse aree di attività potrebbero spostarsi verso flussi di lavoro assistiti dall’intelligenza artificiale, quindi la riqualificazione diventa più importante.

Si stima una trasformazione significativa a livello di attività in 12 anni (circa il 2038) nello scenario „Previsto“ selezionato.
~35%
Resilienza
Rischio dell'automazione
EXP~60%
Bordo umano
MOAT~35%

Scenario illustrativo basato sull'automatizzabilità delle attività — non una previsione. I valori vengono arrotondati quanto più si guarda avanti.

2026
2033
2043
Velocità di adozione dell'IA:

Stima basata su modelli. Usatelo come segnale di pianificazione, non come garanzia.

Come l'intelligenza artificiale può cambiare questo ruolo

Interpretazione deterministica e basata su modelli dei segnali di ruolo attuali: non una garanzia di sostituzione.

37% Di proprietà umana

Ciò che dipende ancora dalle persone

  • definire i requisiti tecnici
Il vantaggio umano Per stare al passo in questo ruolo, concentrati su architettura dell’informazione e classificazione delle informazioni. Queste abilità incentrate sull'uomo sono le più difficili da replicare per l'IA nei prossimi 20 anni.
29% Assistere

Dove l’intelligenza artificiale può diventare un copilota

  • analizzare i megadati
  • analizzare i requisiti aziendali
  • usare le tecnologie digitali in modo creativo
54% Automatizzare

Attività più esposte all'automazione

  • utilizzare le tecniche di elaborazione dei dati
  • creare gli insiemi di dati
Analisi dettagliata

Segni vitali e vettori di IA

Vettori di esposizione AI

0-100%
IA/Apprendimento automatico 29%

Esposizione all'analisi assistita da AI, al riconoscimento di modelli e alle attività di modellazione predittiva

IA generativa 5%

Esposizione alla generazione di contenuti, all'aumento creativo e agli strumenti dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni

Software cognitivo 4%

Esposizione all'automazione del flusso di lavoro, al software di supporto alle decisioni e alla digitalizzazione dei processi

Automazione robotica e fisica 0%

Esposizione all'automazione fisica, alla robotica e allo spostamento di attività guidato da sensori

Dettagli tecnici
Metodologia: NexFuture v3.0 Fonti: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Aggiornato: ott 2026

NexFuture v3.0 stima l'esposizione all'automazione direttamente dai gruppi di competenze essenziali ESCO, ponderata per massa di competenze e calibrata su ancore di esperti. I punteggi sono stime probabilistiche, non garanzie. Consulta il White Paper sulla metodologia NexFuture per tutti i dettagli.

Misura l'esposizione all'automazione. Non misura la retribuzione, la domanda né quanti posti di lavoro esistono vicino a te.

Un giorno nella vita

Cosa fanno solitamente le persone in questo ruolo

Tecnologia digitale

Giorno nella vita

Una giornata tipo da ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale

09
09:00 · Mattina
applicare la teoria dei sistemi TIC
Applicare i principi della teoria dei sistemi TIC al fine di spiegare e documentare le caratteristiche del sistema che possono essere applicate universalmente ad altri sistemi.
10
10:30 · Metà mattina
analizzare i megadati
Raccogliere e valutare dati numerici in grandi quantità, in particolare allo scopo di individuare i modelli tra i dati.
12
12:00 · Mezzogiorno
analizzare i requisiti aziendali
Studiare le esigenze e le aspettative dei clienti per un prodotto o un servizio al fine di individuare e risolvere le incoerenze e i possibili disaccordi tra le parti interessate.
14
14:00 · Pomeriggio
creare gli insiemi di dati
Generare una raccolta di insiemi di dati nuovi o esistenti costituiti da elementi separati, ma che possono essere manipolati come un’unica unità.
15
15:30 · Nel tardo pomeriggio
creare rappresentazioni visive di dati
Creare rappresentazioni visive di dati quali grafici o diagrammi per una comprensione più agevole.
17
17:00 · Conclusione
definire i requisiti tecnici
Specificare le caratteristiche tecniche dei beni, dei materiali, dei metodi, dei processi, dei servizi, dei sistemi, dei software e delle funzionalità, individuando le necessità specifiche da soddisfare in base alle esigenze del cliente e rispondendovi.

L'ordine delle attività è illustrativo. I singoli giorni variano.

Competenze e conoscenze

Cosa ti serve per svolgere questo lavoro

Le competenze, le conoscenze e gli strumenti richiesti da questo ruolo — e i tratti e i vantaggi che ne derivano.

Competenze essenziali
utilizzare strumenti digitali per la collaborazione e la produttività
  • usare le tecnologie digitali in modo creativo

    Utilizzare strumenti e tecnologie digitali per creare conoscenze e innovare processi e prodotti. Impegnarsi individualmente e collettivamente nell’elaborazione cognitiva per comprendere e risolvere i problemi concettuali e le situazioni problematiche negli ambienti digitali.

gestire, raccogliere e archiviare dati digitali
  • utilizzare le tecniche di elaborazione dei dati

    Raccogliere, elaborare e analizzare dati e informazioni pertinenti, conservare e aggiornare correttamente i dati e rappresentare le cifre e i dati utilizzando grafici e diagrammi statistici.

progettare sistemi e prodotti
  • pianificare processi

    Individuare i requisiti in materia di flusso di lavoro e di risorse per un determinato processo, utilizzando una serie di strumenti quali software di simulazione di processo, diagrammi di flusso e modelli di scala.

analizzare e valutare informazioni e dati
  • analizzare i megadati

    Raccogliere e valutare dati numerici in grandi quantità, in particolare allo scopo di individuare i modelli tra i dati.

creare modelli e rappresentazioni artistiche
  • sviluppare le idee creative

    Sviluppare nuovi concetti artistici e idee creative.

gestire informazioni
  • creare gli insiemi di dati

    Generare una raccolta di insiemi di dati nuovi o esistenti costituiti da elementi separati, ma che possono essere manipolati come un’unica unità.

analizzare operazioni commerciali
  • analizzare i requisiti aziendali

    Studiare le esigenze e le aspettative dei clienti per un prodotto o un servizio al fine di individuare e risolvere le incoerenze e i possibili disaccordi tra le parti interessate.

programmare sistemi per computer
  • sviluppare software statistici

    Partecipare alle varie fasi di sviluppo dei programmi informatici di analisi econometrica e statistica, quali la ricerca, lo sviluppo di nuovi prodotti, la creazione di prototipi e la manutenzione.

presentare ricerche o informazioni tecniche
  • creare rappresentazioni visive di dati

    Creare rappresentazioni visive di dati quali grafici o diagrammi per una comprensione più agevole.

installare sistemi informatici
  • applicare la teoria dei sistemi TIC

    Applicare i principi della teoria dei sistemi TIC al fine di spiegare e documentare le caratteristiche del sistema che possono essere applicate universalmente ad altri sistemi.

Aree di conoscenza & Software e tecnologie
Aree di conoscenza
  • architettura dell’informazione

    I metodi con cui le informazioni vengono generate, strutturate, conservate, gestite, collegate, scambiate e utilizzate.

  • classificazione delle informazioni

    Il processo di classificazione delle informazioni in categorie indicando le relazioni tra i dati per determinati scopi chiaramente definiti.

  • dati non strutturati

    Le informazioni che non sono organizzate in modo predefinito o che non hanno un modello di dati predefinito, che sono difficili da comprendere e per cui è difficile trovare modelli senza utilizzare tecniche come l’estrazione di dati.

  • elaborazione di modelli di processi aziendali

    Gli strumenti, i metodi e le notazioni, quali Business Process Model and Notation (BPMN) e Business Process Execution Language (BPEL), utilizzati per descrivere e analizzare le caratteristiche di un processo aziendale e modellare il suo ulteriore sviluppo.

  • estrazione di dati

    I metodi di intelligenza artificiale, di apprendimento automatico, le statistiche e le banche dati utilizzati per estrarre contenuti da un insieme di dati.

  • estrazione di informazioni

    Le tecniche e i metodi utilizzati per ottenere ed estrarre informazioni da documenti e fonti digitali non strutturati o semistrutturati.

  • linguaggio di interrogazione resource description framework

    I linguaggi di interrogazione, come SPARQL, usati per recuperare e manipolare dati memorizzati in formato Resource Description Framework (RDF).

  • modelli di dati

    Le tecniche e i sistemi esistenti utilizzati per strutturare gli elementi di dati e mostrare le relazioni tra loro, e i metodi per interpretare le strutture e le relazioni dei dati.

  • principi di intelligenza artificiale

    Le teorie dell’intelligenza artificiale, i principi applicati, le architetture e i sistemi, quali gli agenti intelligenti, i sistemi multi-agente, i sistemi esperti, i sistemi basati su regole, le reti neurali, le ontologie e le teorie cognitive.

  • Python (programmazione informatica)

    Le tecniche e i principi dello sviluppo di software, quali analisi, algoritmi, codifica, collaudo e compilazione dei paradigmi di programmazione con Python.

  • struttura dell’informazione

    Il tipo di infrastruttura che definisce il formato dei dati (semistrutturati, non strutturati e strutturati).

  • tecniche di rappresentazione visiva

    Le tecniche di rappresentazione visiva e di interazione, quali istogrammi, diagrammi a dispersione, diagrammi di superficie, mappe ad albero e diagrammi a coordinate parallele, che possono essere utilizzate per presentare dati astratti numerici e non numerici, al fine di rafforzare la comprensione umana di tali informazioni.

Software e tecnologie
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsMicrosoft Visual BasicOracle DatabaseExtensible markup language XMLC++TableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareJavaScriptTeradata DatabaseGoogle AnalyticsCPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMySQLC#Eclipse IDEApache HadoopMicrosoft Visual StudioGitSplunk EnterpriseApache HiveGitHubApache CassandraRubyNoSQLAmazon RedshiftPuppetPostgreSQLElasticsearchApache Subversion SVN
Caratteristiche chiave di cui hai bisogno
Pensiero analitico Cooperazione Riconoscimento Indipendenza Risultato/Sforzo Raggiungimento Innovazione Integrità Adattabilità/Flessibilità Affidabilità Varietà Tolleranza allo stress Leadership Preoccupazione per gli altri Orientamento sociale Autocontrollo
Ricompense chiave che puoi aspettarti
RisultatoCondizioni di …RiconoscimentoRelazioniSupportoIndipendenza
Come qualificarsi

Ingegnere dell’intelligenza artificiale: come qualificarsi e dove studiare

Cosa serve in genere per qualificarsi: livello di istruzione, dove è una professione regolamentata e dove studiare.

Livello di istruzione tipico

Laurea triennale

Dove studiare

3474 percorsi di studio in 31 paesi insegnano le competenze fondamentali di questo lavoro. Inoltre 856 brevi corsi, ciascuno dei quali sviluppa una singola competenza.

Alcuni esempi, con insegnamento nella lingua di questa pagina:

Laurea

Scienze matematiche per l’intelligenza artificiale

Università degli studi di Roma La Sapienza · Italia

EQF 6 Fonte 1
Laurea

Intelligenza Artificiale, Data Science e Big Data

Università degli studi di Ferrara · Italia

EQF 7 Fonte 1
Laurea

Intelligenza Artificiale, impresa e società

Libera Università di Lingue e Comunicazione (IULM) · Italia

EQF 7 Fonte 1
Fonti
  1. 1. Source: Ministero dell'Università e della Ricerca (MUR), Ufficio di Statistica, Offerta formativa (degree courses), Italian Open Data License v2.0 (IODL 2.0). Academic year 2025/26. Data as at 01/09/2026. Re-presented by NexPath; not an official MUR publication.
Progressione di carriera

Percorsi de crescita e ruoli simili

Esplora i tipici percorsi di carriera, le competenze adiacenti e i ruoli simili per pianificare la tua prossima transizione.

Panorama della carriera

Dove si adatta ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale?

Questo ruolo
ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale Questo ruolo
Percorsi di crescita

Punteggi di somiglianza basati sulla sovrapposizione delle competenze dai dati ESCO.

Per le organizzazioni

I dati di questa pagina, al servizio dei Suoi studenti, clienti e dipendenti.

Domande comuni

Domande frequenti

Quali competenze specifiche sono richieste per un ruolo di leadership nell'intelligenza artificiale?
Oltre a una solida base in informatica, ingegneria e matematica, sono richieste competenze avanzate in machine learning, deep learning, elaborazione del linguaggio naturale e sistemi basati sulla conoscenza. La capacità di guidare team, comunicare efficacemente e risolvere problemi complessi è fondamentale.
Come si applicano le ontologie e le basi di conoscenza nei sistemi di intelligenza artificiale?
Le ontologie e le basi di conoscenza forniscono una rappresentazione strutturata della conoscenza, consentendo ai sistemi di intelligenza artificiale di ragionare, apprendere e prendere decisioni in modo più efficace. Vengono utilizzate per integrare informazioni provenienti da diverse fonti e per migliorare la comprensione del contesto.
Qual è l'importanza della ricerca e sviluppo in questo ruolo?
L'intelligenza artificiale è un campo in rapida evoluzione. La ricerca e lo sviluppo continuo sono essenziali per rimanere all'avanguardia, esplorare nuove applicazioni e migliorare le prestazioni dei sistemi esistenti. Questo ruolo richiede un impegno costante nell'apprendimento e nell'innovazione.
Ingegnere Dell’intelligenza Artificiale/Ingegnera Dell'intelligenza Artificiale — quanto si guadagna negli Stati Uniti?
140.910 dollari l’anno come mediana, al 2025-05. Le mediane dei singoli Stati vanno da 82.590 a 206.220 dollari. Fonte: US Bureau of Labor Statistics. Il dato riguarda gli Stati Uniti e non è una proiezione per l’Europa.

Fonti: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dati aggiornati il 19 ottobre 2026 Informazioni sui nostri dati