Beroepsprofiel

Artificiële-intelligentie-ingenieur

Momentopname

Artificiële-intelligentie-ingenieurs passen methoden van artificiële intelligentie toe op het gebied van engineering, robotica en computerwetenschap om programma’s te ontwerpen die intelligentie simuleren, waaronder denkmodellen, cognitieve en op kennis gebaseerde systemen, probleemoplossing en besluitvorming. Zij integreren daarnaast gestructureerde kennis in computersystemen (ontologieën, kennisbanken) om complexe problemen op te lossen die normaal gesproken een hoog niveau van menselijke deskundigheid of artificiële-intelligentiemethoden vereisen.

Arbeidsmarkt
Tekort in Nederland en 8 andere landen
ELA/EURES 2025
Industrie
Digitale technologie
Onderwijs
Bachelorgraad
37%
Veerkracht Scoren · 2026 (Hoe hoger, hoe beter)
Bachelorgraad 54% AI-blootstelling · 2026
Arbeidsmarkt

Waar dit beroep gevraagd is

Gemelde tekorten en overschotten op de arbeidsmarkt, per jaar. Gepubliceerd voor beroepsgroepen, niet voor afzonderlijke functietitels.

De cijfers gelden voor Specialisten op het gebied van informatie- en communicatietechnologie — 75 beroepen inclusief dit beroep.

10 van 14 met tekort2025Alle 30 groeien3.7Mvacatures tot 2035

Tekort: België, Bulgarije, Cyprus, Ierland en nog 6.

Langstlopende tekort: Oostenrijk, 3 jaar.

Kies een gebied op de kaart om de cijfers te zien.

Over deze bron›

Bron: ELA/EURES, tekorten en overschotten op de arbeidsmarkt. De gegevens worden gepubliceerd op het niveau van de beroepsgroep en betreffen Europa. Edities verschillen in de opzet van de bijlage en in welke landen zijn opgenomen, dus een verschil tussen jaren betekent niet altijd dat de arbeidsmarkt is veranderd. Grijze landen zijn niet gemeld, en dat is iets anders dan in evenwicht zijn.

Wat deze woorden betekenen

De vier dingen waarover dit onderdeel rapporteert

Gemelde vraag
Gemelde vraag geeft aan of werkgevers melden dat zij mensen nodig hebben voor dit beroep — een beoordeling die door een nationale of Europese instantie is gepubliceerd, geen telling.
Welke kant het op gaat
Welke kant het op gaat laat zien in welke richting de werkgelegenheid in dit beroep zich de komende jaren naar verwachting ontwikkelt, volgens een officiële prognose.
Vacatures
Vacatures geven bij benadering aan hoeveel vacatures ontstaan — door groei en doordat mensen het beroep verlaten.
Gebruikelijke beloning
Gebruikelijke beloning is wat mensen in dit beroep gewoonlijk verdienen op plaatsen waarvoor de bron dit publiceert. Een leeg veld betekent niet dat het werk onbetaald is; het betekent dat niemand dit voor die plaats publiceert.

Een maatstaf wordt weggelaten wanneer niemand die voor die plaats publiceert, in plaats van hem als nul weer te geven.

Welke kant de markt voor u op gaat

In uw voordeel
Meer openstaande plekken dan zoekenden — werkgevers concurreren om kandidaten.
In evenwicht
Openstaande plekken en zoekenden houden elkaar ongeveer in evenwicht.
Veel concurrentie
Meer zoekenden dan openstaande plekken — houd rekening met concurrentie.
Tegenstrijdige signalen
De bronnen spreken elkaar tegen, of dezelfde beroepsgroep kent in het ene deel een tekort en in het andere een overschot.

Elke bron leidt tot één van deze vier uitkomsten: In uw voordeel, In evenwicht, Veel concurrentie of Tegenstrijdige signalen. Zo is er één vaste woordenschat om te leren. Wat verschilt, is het bewijs erachter, dat onder elke uitkomst staat: een gemeten verhouding tussen het aantal Vacatures en werkzoekenden, of een beoordeling die door een nationale instantie is gepubliceerd.

Hoe dit beroep zich verhoudt tot andere beroepen in hetzelfde land

Sterk
Tot de sterkste in that country
Goed
Sterker dan de meeste beroepen in that country
Gemengd
Ongeveer gemiddeld voor that country
Zwak
Zwakker dan de meeste beroepen in that country

Dit is een rang binnen één land, geen score die u over grenzen kunt meenemen — de registers achter twee landen tellen verschillende mensen, dus hetzelfde getal betekent in elk land iets anders. Daarom kan een beroep ook tot de groep Sterk in een land behoren en toch als Veel concurrentie worden weergegeven: het loopt voorop in een markt die over het geheel genomen veel concurrentie kent.

Waar deze gegevens vandaan komen

Elk cijfer wordt gepubliceerd door een nationaal statistiekbureau, een openbare dienst voor arbeidsbemiddeling of een Europese instantie, en op elke kaart staan de bron en de periode waarop de gegevens betrekking hebben. Sommige plaatsen worden maandelijks geteld, andere één of twee keer per jaar beoordeeld. Daardoor kunnen twee plaatsen op dezelfde kaart verschillende momenten beschrijven — de datum wordt altijd vermeld.

Dit alles voorspelt niet hoe groot de kansen van één persoon zijn. Het beschrijft een markt.

Gemelde vraag · Gebruikelijke beloning · Welke kant het op gaat (Nederland, België, Duitsland, Luxemburg, Denemarken, Zweden)
Gemelde vraag · Gebruikelijke beloning · Welke kant het op gaat
Gemelde vraag Gebruikelijke beloning Welke kant het op gaat
Nederland Tekort gemeld ELA/EURES 2025 * — +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
België Tekort én overschot gemeld ELA/EURES 2025 * — +37,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Duitsland Tekort gemeld ELA/EURES 2024 * — +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Luxemburg Niet gemeld — +61,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Denemarken Overschot gemeld ELA/EURES 2022 * — +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Zweden Tekort gemeld ELA/EURES 2025 * — +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Gepubliceerd voor beroepsgroepen, niet voor afzonderlijke functietitels.

Begeleidt u studenten, cliënten of werknemers? Gebruik deze beroepsgegevens in uw organisatie.

NexFuture™

Toekomstperspectief voor artificiële-intelligentie-ingenieur

The outlook for artificiële-intelligentie-ingenieur reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Hoe worden deze scores berekend?

De Veerkrachtindex (0–100) schat hoe structureel beschermd dit beroep is tegen automatisering en AI-verstoring, op basis van taakanalyse. Hogere scores betekenen meer taken die menselijk oordeel vereisen. AI-blootstelling toont het geschatte percentage taakmuren dat door huidige AI-mogelijkheden kan worden beïnvloed. Dit zijn op modellen gebaseerde structurele indicatoren, geen voorspellingen over individuele baanzekerheid.

Speel de toekomst
Hoe kan artificiële-intelligentie-ingenieur veranderen naarmate de adoptie van AI toeneemt?

Verschillende taakgebieden kunnen verschuiven naar AI-ondersteunde workflows, waardoor omscholing belangrijker wordt.

Een significante transformatie op taakniveau wordt geschat over 12 jaar (rond 2038) onder het geselecteerde „Verwacht“-scenario.
~35%
Veerkracht
Automatiseringsrisico
EXP~60%
Menselijke voorsprong
MOAT~35%

Illustratief scenario op basis van automatiseerbaarheid van taken — geen voorspelling. Waarden worden afgerond naarmate je verder vooruitkijkt.

2026
2033
2043
AI-adoptiesnelheid:

Modelgebaseerde schatting. Gebruik het als planningssignaal, niet als garantie.

Hoe AI deze rol kan veranderen

Deterministische, op modellen gebaseerde interpretatie van huidige rolsignalen – geen garantie voor vervanging.

37% Eigendom van mensen

Wat hangt nog steeds van mensen af

  • technische eisen vaststellen
Het menselijk voordeel Om voorop te blijven in deze rol, concentreer je op datamining en gegevensextractie. Deze mensgerichte vaardigheden zijn voor AI het moeilijkst om in de komende 20 jaar te repliceren.
29% Assisteren

Waar AI een co-piloot kan worden

  • grote hoeveelheden gegevens analyseren
  • bedrijfsbehoeften analyseren
  • creatief gebruikmaken van digitale technologieën
54% Automatiseer

Taken die het meest worden blootgesteld aan automatisering

  • gegevensverwerkingstechnieken gebruiken
  • gegevenssets maken
Gedetailleerde analyse

Vitale functies & AI-vectoren

AI-blootstellingsvectoren

0-100%
AI / machinaal leren 29%

Blootstelling aan AI-ondersteunde analyse, patroonherkenning en voorspellende modelleringstaken

Generatieve AI 5%

Blootstelling aan inhoudgeneratie, creatieve vergroting en tools voor grote taalmodellen

Cognitieve software 4%

Blootstelling aan werkstroomautomatisering, beslissingsondersteunende software en procesdigitalisering

Robotische en fysieke automatisering 0%

Blootstelling aan fysieke automatisering, robotica en sensorgestuurde taakverplaatsing

Technische details
Methodologie: NexFuture v3.0 Bronnen: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Bijgewerkt: okt 2026

NexFuture v3.0 schat blootstelling aan automatisering rechtstreeks uit de essentiële ESCO-vaardigheidsgroepen, gewogen naar vaardigheidsmassa en gekalibreerd op expertankers. Scores zijn probabilistische schattingen, geen garanties. Zie het NexFuture-methodologie-whitepaper voor volledige details.

Meet de blootstelling aan automatisering. Het meet niet het salaris, de vraag of hoeveel banen er bij u in de buurt zijn.

Een dag uit het leven

Wat mensen in deze rol meestal doen

Digitale technologie

Dag uit het leven

Een typische dag als artificiële-intelligentie-ingenieur

09
09:00 · Ochtend
ICT-systeemtheorie toepassen
Principes van de ICT-systementheorie implementeren om systeemkenmerken die universeel toepasbaar zijn op andere systemen te verklaren en te documenteren
10
10:30 · Halverwege de ochtend
bedrijfsbehoeften analyseren
De behoeften en verwachtingen van klanten in verband met een product of dienst bestuderen om inconsistenties en mogelijke onenigheden van betrokken belanghebbenden te bepalen en op te lossen.
12
12:00 · Middag
creatief gebruikmaken van digitale technologieën
Gebruikmaken van tools en technologieën om kennis en innovatieve processen en producten te creëren. Individueel en collectief deelnemen aan cognitieve verwerking om conceptuele problemen en probleemsituaties in digitale omgevingen te begrijpen en op te lossen.
14
14:00 · Middag
creatieve ideeën ontwikkelen
Ontwikkelen van nieuwe artistieke concepten en creatieve ideeën.
15
15:30 · Laat in de middag
gegevenssets maken
Genereren van een verzameling nieuwe of bestaande gerelateerde datasets die uit afzonderlijke elementen bestaan, maar kunnen worden gebruikt als één eenheid.
17
17:00 · Afronding
gegevensverwerkingstechnieken gebruiken
Relevante gegevens en informatie verzamelen, gegevens naar behoren opslaan en actualiseren en afbeeldingen en gegevens voorstellen met behulp van grafieken en statistische diagrammen.

De taakvolgorde is illustratief. Individuele dagen variëren.

Vaardigheden en kennis

Wat u nodig hebt voor dit werk

De vaardigheden, kennis en tools waar deze rol om vraagt — en de kenmerken en beloningen die ermee gepaard gaan.

Essentiële vaardigheden
gebruikmaken van digitale hulpmiddelen voor samenwerking en productiviteit
  • creatief gebruikmaken van digitale technologieën

    Gebruikmaken van tools en technologieën om kennis en innovatieve processen en producten te creëren. Individueel en collectief deelnemen aan cognitieve verwerking om conceptuele problemen en probleemsituaties in digitale omgevingen te begrijpen en op te lossen.

digitale gegevens verzamelen, beheren en bewaren
  • gegevensverwerkingstechnieken gebruiken

    Relevante gegevens en informatie verzamelen, gegevens naar behoren opslaan en actualiseren en afbeeldingen en gegevens voorstellen met behulp van grafieken en statistische diagrammen.

ontwerpen van systemen en producten
  • processen ontwerpen

    De workflow en de benodigde middelen voor een bepaald proces in kaart te brengen, met gebruikmaking van diverse instrumenten zoals processimulatiesoftware, stroomdiagrammen en schaalmodellen.

analyseren en evalueren van informatie en gegevens
  • grote hoeveelheden gegevens analyseren

    Numerieke gegevens in grote hoeveelheden verzamelen en evalueren, met name met het oog op het vaststellen van patronen tussen de gegevens.

creëren van artistieke ontwerpen en uitvoeringen
  • creatieve ideeën ontwikkelen

    Ontwikkelen van nieuwe artistieke concepten en creatieve ideeën.

beheren van informatie
  • gegevenssets maken

    Genereren van een verzameling nieuwe of bestaande gerelateerde datasets die uit afzonderlijke elementen bestaan, maar kunnen worden gebruikt als één eenheid.

analyseren van bedrijfsactiviteiten
  • bedrijfsbehoeften analyseren

    De behoeften en verwachtingen van klanten in verband met een product of dienst bestuderen om inconsistenties en mogelijke onenigheden van betrokken belanghebbenden te bepalen en op te lossen.

programmeren van computersystemen
  • statistische software ontwikkelen

    Deelnemen aan de verschillende ontwikkelingsstadia van computerprogramma's voor econometrische en statistische analyse, zoals onderzoek, ontwikkeling van nieuwe producten, prototyping en onderhoud.

presenteren van onderzoeks- en technische informatie
  • visuele gegevenspresentatie bieden

    Visuele voorstellingen van gegevens maken, bijvoorbeeld in de vorm van grafieken of diagrammen, voor een beter begrip.

opzetten van computersystemen
  • ICT-systeemtheorie toepassen

    Principes van de ICT-systementheorie implementeren om systeemkenmerken die universeel toepasbaar zijn op andere systemen te verklaren en te documenteren

Kennisgebieden & Software en technologieën
Kennisgebieden
  • datamining

    De methoden van kunstmatige intelligentie, machinaal leren, statistiek en databanken die worden gebruikt om inhoud uit een dataset te extraheren.

  • gegevensextractie

    De technieken en methoden die worden gebruikt om informatie uit ongestructureerde of semigestructureerde digitale documenten en bronnen te verkrijgen en te extraheren.

  • gegevensmodellen

    De technieken en de bestaande systemen voor de structurering van de gegevenselementen en de onderlinge verbanden daartussen, alsook de methoden voor de interpretatie van de gegevensstructuren en -verhoudingen.

  • informatie-indeling

    De indeling van de informatie in categorieën en het aantonen van de relatie tussen de gegevens voor een aantal duidelijk omschreven doeleinden.

  • informatiearchitectuur

    De methoden waarmee informatie wordt gegenereerd, gestructureerd, opgeslagen, onderhouden, gekoppeld, uitgewisseld en gebruikt.

  • informatiestructuur

    Het type infrastructuur dat het formaat van de gegevens bepaalt: semi-gestructureerd, ongestructureerd en gestructureerd.

  • modellering van bedrijfsprocessen

    De hulpmiddelen, methoden en notaties zoals Business Process Model and Notation (BPMN) en Business Process Execution Language (BPEL), die worden gebruikt om de kenmerken van bedrijfsprocessen te beschrijven en te analyseren en de verdere ontwikkeling ervan te modelleren.

  • ongestructureerde gegevens

    De informatie die niet op een vooraf vastgestelde manier is geordend of geen vooraf vastgesteld gegevensmodel heeft, die moeilijk te begrijpen is en waarin moeilijk patronen herkend kunnen worden zonder gebruik te maken van technieken zoals datamining.

  • principes van kunstmatige intelligentie

    De theorieën, toegepaste principes, architecturen en systemen met betrekking tot kunstmatige intelligentie, zoals intelligente agenten, multi-agentsystemen, expertsystemen, op regels gebaseerde systemen, neurale netwerken, ontologieën en cognitietheorieën.

  • Python (computerprogrammering)

    De technieken en beginselen van softwareontwikkeling zoals analyse, algoritmen, codering, testen en samenstellen van programmeringsmodellen in Python.

  • querytaal voor resource description framework

    De querytalen zoals SPARQL, voor het ophalen en manipuleren van de gegevens die zijn opgeslagen in Resource Description Framework format (RDF).

  • technieken voor visuele presentatie

    De technieken voor visuele weergave en interactie, waaronder histogrammen, strooiingsdiagrammen, 3D-oppervlakdiagrammen, boomdiagrammen en diagrammen met parallelle coördinaten, die kunnen worden gebruikt om abstracte numerieke en niet-numerieke gegevens te presenteren om mensen meer inzicht in deze gegevens te bieden.

Software en technologieën
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
Belangrijkste eigenschappen die je nodig hebt
Analytisch denken Samenwerking Erkenning Onafhankelijkheid Prestaties/Inspanning Prestaties Innovatie Integriteit Aanpassingsvermogen/Flexibiliteit Betrouwbaarheid Diversiteit Stresstolerantie Leiderschap Zorg voor anderen Sociale oriëntatie Zelfbeheersing
Belangrijke beloningen die u kunt verwachten
PrestatiesWerkomstandigh…ErkenningRelatiesOndersteuningOnafhankelijkh…
Hoe in aanmerking te komen

Artificiële-intelligentie-ingenieur: hoe u zich kunt kwalificeren en waar u kunt studeren

Wat er doorgaans nodig is om in aanmerking te komen: opleidingsniveau, waar het een gereglementeerd beroep is en waar je moet studeren.

Typisch opleidingsniveau

Bachelorgraad

Waar te studeren

3.474 opleidingen in 31 landen leren de kernvaardigheden die nodig zijn voor dit beroep. Plus 856 korte cursussen die elk één vaardigheid aanleren.

Enkele voorbeelden, gegeven in de taal van deze pagina:

Diploma

Data Science and Artificial Intelligence Technology

Technische Universiteit Delft · Nederland

EQF 7 Aangegeven route naar dit beroep Bron 1
Diploma

M Cognitive Science and AI: Psychological Research

Tilburg University · Nederland

EQF 7 Aangegeven route naar dit beroep Bron 1
Diploma Kunstmatige Intelligentie

Universiteit van Amsterdam · Nederland

EQF 6 Aangegeven route naar dit beroep Bron 1
Diploma Bachelor of Science in de artificiële intelligentie

Vrije Universiteit Brussel · België

EQF 6 Bron 2
Diploma Bachelor of Science in de informatica

Universiteit Gent · België

EQF 6 Bron 2
Diploma Master of Science in de informatica

Universiteit Antwerpen · België

EQF 7 Bron 2
Bronnen
  1. 1. Bron: DUO open onderwijsdata
  2. 2. Source: Hogeronderwijsregister, Flemish government (hogeronderwijsregister.be). Flemish Community of Belgium only.
Carrièrevoortgang

Groeipaden & vergelijkbare rollen

Verken typische carrièrepaden, aangrenzende vaardigheden en vergelijkbare rollen om uw volgende overstap te plannen.

Carrière landschap

Waar past artificiële-intelligentie-ingenieur?

Deze rol
artificiële-intelligentie-ingenieur Deze rol

Gelijkenisscores gebaseerd op overlap van vaardigheden uit ESCO-gegevens.

Voor organisaties

De gegevens op deze pagina, ingezet voor uw studenten, cliënten en medewerkers.

Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

Welke specifieke programmeertalen en tools zijn belangrijk voor een artificiële-intelligentie-ingenieur?
Vaak worden talen zoals Python, R en Java gebruikt. Bekende tools en frameworks omvatten TensorFlow, PyTorch, Keras en scikit-learn. Afhankelijk van de specifieke projecten kunnen ook andere tools relevant zijn.
Hoe ziet een typische werkdag eruit voor een artificiële-intelligentie-ingenieur?
Een typische werkdag kan bestaan uit het analyseren van data, het ontwikkelen en testen van algoritmen, het debuggen van code, het presenteren van bevindingen aan stakeholders en het samenwerken met teamleden om projectdoelen te bereiken. Er is vaak een mix van theoretisch werk en praktische implementatie.
Wat voor soort leiderschapskwaliteiten worden van een artificiële-intelligentie-ingenieur op Career Band 5 verwacht?
Op dit niveau wordt verwacht dat je strategisch kunt denken, projecten kunt leiden en de technische richting kunt bepalen. Je bent in staat om complexe problemen te analyseren, beslissingen te nemen en anderen te motiveren om gezamenlijke doelen te bereiken. Communicatie en het overbrengen van complexe concepten aan een niet-technisch publiek is ook essentieel.
Artificiële-Intelligentie-Ingenieur — wat verdien je ermee in de Verenigde Staten?
140.910 dollar per jaar als mediaan, per 2025-05. De medianen van de staten lopen van 82.590 tot 206.220 dollar. Bron: US Bureau of Labor Statistics. Het cijfer geldt voor de Verenigde Staten en is geen prognose voor Europa.

Bronnen: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Gegevens bijgewerkt op 19 oktober 2026 Over onze gegevens