Ingeniør innen kunstig intelligens
Øyeblikksbilde
Ingeniører innen kunstig intelligens bruker metoder for kunstig intelligens i ingeniørfag, robotikk og informatikk for å designe programmer som simulerer intelligens, inkludert tenkemodeller, kognitive og kunnskapsbaserte systemer, problemløsing, og beslutningstaking. De integrerer også strukturert kunnskap i datasystemer (ontologier, kunnskapsbaser) for å løse komplekse problemer som normalt krever et høyt nivå av menneskelig kompetanse eller kunstig intelligensmetoder.
Som ingeniør innen kunstig intelligens vil du være ansvarlig for å designe, utvikle og implementere avanserte AI-løsninger. Arbeidet innebærer å anvende metoder fra kunstig intelligens, robotikk og informatikk for å simulere intelligens og skape systemer som kan tenke, lære og ta beslutninger. Du vil jobbe med å integrere strukturert kunnskap i datasystemer og bidra til å løse problemer som krever et høyt nivå av menneskelig kompetanse, men som kan automatiseres og forbedres gjennom AI.
- • Design og utvikling av AI-modeller og algoritmer.
- • Integrasjon av AI-løsninger i eksisterende systemer og applikasjoner.
- • Utvikling og vedlikehold av kunnskapsbaser og ontologier.
Hvor dette yrket er etterspurt
Rapportert mangel på og overskudd av arbeidskraft, per år. Publiseres for yrkesgrupper, ikke for enkelte stillingstitler.
Dypere farge: rapportert likt flere år på rad.
Tallene dekker IKT-rådgivere — 75 yrker, dette medregnet.
Mangel: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus og 6 til.
Lengst varende mangel: Austria, 3 år.
Velg et område på kartet for å se tallene.
Om denne kilden›
Kilde: ELA/EURES, mangel på og overskudd av arbeidskraft. Tallene publiseres på yrkesgruppenivå og dekker Europa. Utgavene er ulike når det gjelder oppbygningen av vedlegget og hvilke land som inngår, så en endring mellom år betyr ikke alltid at arbeidsmarkedet har endret seg. Land i grått er ikke rapportert, noe som ikke er det samme som å være i balanse.
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.
Utforsk mer
Finn karriereveien din, og utforsk vitenskapen bak anbefalingene våre.
Kan ingeniør innen kunstig intelligens passe deg?
Svar på tre raske spørsmål. Dette er ikke en fullstendig vurdering – det er en teaser som hjelper deg med å avgjøre om du skal sammenligne profilen din.
Liker du oppgaver som krever Analytisk tenkning?
Liker du oppgaver som krever Samarbeid?
Liker du oppgaver som krever Prestasjon?
Fremtidsutsikter for ingeniør innen kunstig intelligens
The outlook for ingeniør innen kunstig intelligens reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Hvordan beregnes disse poengsummene?
Motstandsindeksen (0–100) estimerer hvor strukturelt beskyttet dette yrket er mot automatisering og AI-forstyrrelser, basert på analyse på oppgavenivå. Høyere scorer betyr flere oppgaver som krever menneskelig vurdering. AI-eksponering viser den estimerte andelen arbeidstimer som nåværende AI-muligheter kan påvirke. Dette er modellbaserte strukturelle indikatorer, ikke spådommer om individuell jobbsikkerhet.
Hvordan kan ingeniør innen kunstig intelligens endre seg etter hvert som AI-adopsjon vokser?
Flere oppgaveområder kan skifte mot AI-assisterte arbeidsflyter, så omkompetanse blir viktigere.
Illustrerende scenario basert på oppgavers automatiserbarhet — ikke en prognose. Verdier rundes av jo lenger fram du ser.
Flere oppgaveområder kan skifte mot AI-assisterte arbeidsflyter, så omkompetanse blir viktigere.
Illustrerende scenario basert på oppgavers automatiserbarhet — ikke en prognose. Verdier rundes av jo lenger fram du ser.
Hvordan AI kan endre denne rollen
Deterministisk, modellbasert tolkning av gjeldende rollesignaler - ikke en garanti for erstatning.
Hva avhenger fortsatt av folk
- definere tekniske krav
Hvor AI kan bli en co-pilot
- analysere store data
- analysere virksomhetskrav
- bruke digitale teknologier kreativt
Oppgaver som er mest utsatt for automatisering
- bruke dataprosesseringsteknikker
- opprette datasett
Vitale tegn og AI-vektorer
AI-eksponeringsvektorer
0-100%Eksponering for AI-assistert analyse, mønstergjenkjenning og prediktive modelleringsoppgaver
Eksponering for innholdsgenerering, kreativ forbedring og verktøy for store språkmodeller
Eksponering for arbeidsflytautomatisering, beslutningsstøtteprogramvare og prosessdigitalisering
Eksponering for fysisk automatisering, robotikk og sensorstyrte oppgaveforskyvninger
Tekniske detaljer
NexFuture v3.0 estimerer automatiseringseksponering direkte fra ESCOs essensielle ferdighetsgrupper, vektet etter ferdighetsmasse og kalibrert mot ekspertankre. Skårene er sannsynlighetsbaserte estimater, ikke garantier. Se NexFutures metodologi-hvitbok for fullstendige detaljer.
Måler eksponering for automatisering. Den måler ikke lønn, etterspørsel eller hvor mange jobber som finnes i nærheten av deg.
Hva folk i denne rollen vanligvis gjør
Digital teknologi
En typisk dag som en ingeniør innen kunstig intelligens
09 09:00 · Morgen anvende IKT-systemteori
10 10:30 · Midt på formiddagen analysere store data
12 12:00 · Middag analysere virksomhetskrav
14 14:00 · Ettermiddag bruke dataprosesseringsteknikker
15 15:30 · Sen ettermiddag bruke digitale teknologier kreativt
17 17:00 · Avslutning definere tekniske krav
Oppgaverekkefølgen er illustrativ. Individuelle dager varierer.
Hva du trenger for å gjøre denne jobben
Ferdighetene, kunnskapen og verktøyene denne rollen krever – samt trekkene og belønningene som følger med den.
-
bruke digitale teknologier kreativt
Bruke digitale verktøy og teknologier for å skape kunnskap og for å innovere prosesser og produkter. Delta i kognitiv behandling enkeltvis og samlet for å forstå og løse konseptuelle problemer og problemsituasjoner i digitale miljøer.
-
bruke dataprosesseringsteknikker
Samle inn, behandle og analysere relevante data og opplysninger, oppbevare og oppdatere data på riktig vis og fremstille tall og data ved hjelp av tabeller og statistiske diagrammer.
-
designe prosess
Identifisere arbeidsflyten og ressursbehovene for en bestemt prosess ved hjelp av ulike verktøy, som prosessimuleringsprogramvare, flytdiagrammer og skalamodeller.
-
analysere store data
Innhente og vurdere store mengder numeriske data, særlig for å identifisere mønstre i dataene.
-
utvikle kreative ideer
Utvikle nye kunstneriske begreper og kreative ideer.
-
opprette datasett
Skape en samling nye eller eksisterende relaterte datasett som består av separate elementer, men som kan håndteres som én enhet.
-
analysere virksomhetskrav
Studere kunders behov og forventninger til et produkt eller en tjeneste med sikte på å identifisere og løse avvik og mulige konflikter mellom berørte parter.
-
utvikle statistisk programvare
Delta i de ulike utviklingsfasene i dataprogrammer for økonometrisk og statistisk analyse, som forskning, utvikling av nye produkter, utforming av prototyper og vedlikehold.
-
levere visuell presentasjon av data
Lage visuelle presentasjoner av data, som for eksempel figurer eller diagrammer, for å lette forståelsen.
-
anvende IKT-systemteori
Implementere prinsipper for IKT-systemteori for å forklare og dokumentere systemegenskaper som kan anvendes universelt på andre systemer.
datamodeller
Teknikkene og de eksisterende systemene som brukes til å strukturere dataelementer, og som viser forbindelser mellom dem samt metoder for tolkning av datastrukturer og forhold.
datautvinning
Metoder for kunstig intelligens, maskinlæring, statistikk og databaser som brukes til å trekke ut innholdet i et datasett.
forretningsprosessmodellering
Verktøy, metoder og betegnelser, f.eks. forretningsprosessmodellering (BPMN) og språk for forretningsprosessutførelse (BPEL), som brukes til å beskrive og analysere egenskapene til en forretningsprosess og modellere ytterligere utvikling.
fremhenting av informasjon
Teknikker og metoder som brukes for å framkalle og hente fram informasjon fra ustrukturerte eller halvstrukturerte digitale dokumenter og kilder.
informasjonsarkitektur
Metoder som brukes ved generering, strukturering, lagring, vedlikehold, sammenholding, utveksling og bruk av informasjon.
informasjonskategorisering
Klassifisere informasjonen i kategorier og vise relasjonene mellom dataene for klart definerte formål.
informasjonsstruktur
Typen infrastruktur som definerer dataformatet: halvstrukturert, ustrukturert eller strukturert.
prinsipper for kunstig intelligens
Teoriene om kunstig intelligens, anvendte prinsipper, arkitekturer og systemer, f.eks. intelligente agenter, multiagentsystemer, ekspertsystemer, regelbaserte systemer, nevrale nettverk, ontologier og kognisjonsteorier.
Python (dataprogrammering)
Teknikkene og prinsippene for utvikling av programvare, f.eks. analyse, algoritmer, koding, testing og utarbeiding av programmeringsparadigmer i Python.
Resource Description Framework-spørringsspråk
Spørringsspråkene, f.eks. SPARQL, som brukes til å hente og manipulere data, lagret i Resource Description Framework-format (RDF).
ustrukturerte data
Opplysninger som ikke er arrangert på en forhåndsdefinert måte, eller som ikke har en forhåndsdefinert datamodell, og som er vanskelige å forstå og finne mønstre i uten å bruke teknikker som databehandling.
visuelle presentasjonsteknikker
De visuelle representasjons- og interaksjonsteknikkene, som histogrammer, spredningsdiagrammer, overflatediagrammer, trekart og parallelle koordinatdiagrammer, som kan brukes til å presentere abstrakte numeriske og ikke-numeriske data for å styrke den menneskelige forståelsen av disse opplysningene.
Se om denne rollen passer til ditt karriere-DNA
Ta den gratis karriere-DNA-vurderingen for å se hvordan ingeniør innen kunstig intelligens stemmer overens med dine interesser, arbeidsstil og fremtidige vei. På mindre enn 10 minutter vil du få et personlig tilpasset passsignal og et veikart for hva du skal gjøre videre.
Skann for å fortsette på mobilIngeniør innen kunstig intelligens: hvordan du kvalifiserer deg og hvor du kan studere
Hva som typisk skal til for å kvalifisere seg: utdanningsnivå, hvor det er et regulert yrke, og hvor man skal studere.
Bachelorgrad
Virkelige programmer som fører til denne okkupasjonen, etter land.
Karriereveier og lignende roller
Utforsk typiske karriereveier, tilstøtende ferdigheter og lignende roller for å planlegge din neste overgang.
Hvor passer ingeniør innen kunstig intelligens?
Likhetspoeng basert på ferdighetsoverlapping fra ESCO-data.
Ofte stilte spørsmål
- Hvilke typer problemer løser en ingeniør innen kunstig intelligens?
- Ingeniører innen kunstig intelligens jobber med et bredt spekter av problemer, fra å optimalisere logistikken i en bedrift til å utvikle autonome kjøretøy. Det kan også innebære å skape systemer som kan diagnostisere sykdommer, forutsi markedstrender eller personalisere brukeropplevelser.
- Hvilke ferdigheter er viktigst for å lykkes i denne rollen?
- Gode programmeringsferdigheter (f.eks. Python), solid forståelse for maskinlæring, dyp læring og statistikk er essensielt. I tillegg er det viktig å ha evne til å analysere komplekse problemer, tenke kreativt og samarbeide effektivt med andre.
- Er det vanlig å jobbe med spesifikke bransjer som ingeniør innen kunstig intelligens?
- Selv om AI-teknologi er relevant for mange bransjer, ser man ofte ingeniører innen kunstig intelligens i sektorer som finans, helsevesen, bilindustri, og detaljhandel. Men mulighetene er i stadig utvikling, og etterspørselen etter AI-ekspertise øker i mange andre områder også.
- Ingeniør Innen Kunstig Intelligens — hva er lønnen i USA?
- Medianlønnen er 140 910 dollar i året, per 2025-05. Delstatenes medianlønninger ligger mellom 82 590 og 206 220 dollar. Kilde: US Bureau of Labor Statistics. Tallet gjelder USA og er ingen framskriving for Europa.
Kilder: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data oppdatert 20. september 2026 Om dataene våre