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.
Tallene dekker IKT-rådgivere — 75 yrker, dette medregnet.
Mangel: Belgia, Bulgaria, Irland, Kypros og 6 til.
Lengst varende mangel: Østerrike, 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.
Hva disse ordene betyr
De fire tingene denne delen rapporterer om
- Rapportert etterspørsel
- Om arbeidsgivere oppgir at de trenger folk i dette yrket – en vurdering publisert av et nasjonalt organ eller et EU-organ, ikke et antall.
- Hvilken vei det går
- Hvilken vei det går for sysselsettingen i dette yrket de kommende årene, basert på en offisiell framskriving.
- Ledige stillinger
- Omtrent hvor mange Ledige stillinger som oppstår – som følge av vekst og av at folk slutter i yrket.
- Vanlig lønn
- Hva som er Vanlig lønn for folk i dette yrket der kilden oppgir det. At feltet er tomt, betyr ikke at arbeidet er ulønnet; det betyr at ingen oppgir dette for det stedet.
Et mål utelates når ingen oppgir det for det stedet, i stedet for at det vises som null.
Hvilken vei markedet heller for deg
- I din favør
- Flere ledige stillinger enn søkere — arbeidsgiverne konkurrerer om kandidatene.
- I balanse
- Ledige stillinger og søkere står omtrent likt.
- Konkurranseutsatt
- Flere søkere enn ledige stillinger — regn med konkurranse.
- Motstridende opplysninger
- Kildene er uenige, eller samme yrkesgruppe har mangel i én del og overskudd i en annen.
Alle kilder ender opp med én av disse fire, slik at det finnes ett felles begrepssett å lære. Det som varierer, er dokumentasjonen bak, og den står under hver vurdering – et målt forhold mellom Ledige stillinger og arbeidssøkere eller en vurdering publisert av et nasjonalt organ.
Hvordan dette yrket sammenlignes med andre yrker i samme land
- Sterk
- Blant de sterkeste i that country
- God
- Sterkere enn de fleste yrker i that country
- Blandet
- Omtrent typisk for that country
- Svak
- Svakere enn de fleste yrker i that country
Dette er en rangering innenfor ett land, ikke en poengsum du kan ta med deg over landegrenser – registrene bak to land teller ulike personer, så det samme tallet betyr forskjellige ting i hvert av dem. Det er også derfor et yrke kan få kategorien Sterk i et land og likevel vises som Konkurranseutsatt: det leder an i et arbeidsmarked som samlet sett har mange om beinet.
Hvor opplysningene kommer fra
Hvert tall er publisert av et nasjonalt statistikkbyrå, en offentlig arbeidsformidling eller et EU-organ, og hvert kort oppgir kilden og perioden det dekker. For noen steder gjøres opptellingen hver måned, for andre gjøres vurderingen én eller to ganger i året, så to steder på samme kart kan beskrive ulike tidspunkter – datoen vises alltid.
Ingenting av dette forutsier én persons sjanser. Det beskriver et arbeidsmarked.
Rapportert etterspørsel · Vanlig lønn · Hvilken vei det går (Norge, Sverige, Danmark, Finland, Tyskland)
| Rapportert etterspørsel | Vanlig lønn | Hvilken vei det går | |
|---|---|---|---|
| Norge | Mangel rapportert ELA/EURES 2022 * | 919 320 kr 2026K2 | +71,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Sverige | Mangel rapportert ELA/EURES 2025 * | — | +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Danmark | Overskudd rapportert ELA/EURES 2022 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Finland | Overskudd rapportert ELA/EURES 2025 * | 67 152 € 2024 | +41,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Tyskland | Mangel rapportert ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publiseres for yrkesgrupper, ikke for enkelte stillingstitler.
Source: Statistics Norway (SSB), CC BY 4.0; changes made: annualised as 12 x monthly
Source: Statistics Finland, CC BY 4.0; annualised as 12 x monthly
Gir du karriereveiledning til studenter, klienter eller ansatte? Bruk disse yrkesdataene i organisasjonen din.
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.
Modellbasert estimat. Bruk det som et planleggingssignal, ikke en garanti.
Sammenlign dette med profilen din
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.
Ingeniør 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
2 992 studieprogrammer i 30 land lærer bort de grunnleggende ferdighetene i dette yrket. I tillegg finnes det 728 korte kurs som utvikler én enkelt ferdighet hver.
Noen eksempler, undervist på språket på denne siden:
NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet · Norge
Dette er 3 av 3 720.
Kilder
- 1. Kilde: Utdanning.no
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.
For organisasjoner
Dataene på denne siden til nytte for elever, studenter, klienter og ansatte.
Ofte stilte spørsmål
Hvilke typer problemer løser en ingeniør innen kunstig intelligens?
Hvilke ferdigheter er viktigst for å lykkes i denne rollen?
Er det vanlig å jobbe med spesifikke bransjer som ingeniør innen kunstig intelligens?
Ingeniør Innen Kunstig Intelligens — hva er lønnen i USA?
Kilder: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data oppdatert 3. oktober 2026 Om dataene våre