Yrkesprofil

Kunnskapsingeniør

Øyeblikksbilde

Kunnskapsingeniører integrerer strukturert kunnskap i datasystemer (kunnskapsbaser) for å løse komplekse problemer som vanligvis krever et høyt nivå av menneskelig ekspertise eller metoder for kunstig intelligens. De har også ansvar for å framkalle eller hente ut kunnskap fra informasjonskilder, vedlikeholde denne kunnskapen og gjøre den tilgjengelig for organisasjonen eller brukerne. For å oppnå dette er de klar over kunnskapsrepresentasjons- og vedlikeholdsteknikker (regler, rammer, semantiske nett, ontologier), og de bruker kunnskapsuthentingsteknikker og -verktøy. De kan designe og bygge ekspert- eller kunstig intelligens-systemer som bruker denne kunnskapen.

Arbeidsmarked
Mangel i Østerrike og 9 land til
ELA/EURES 2025
Industri
Digital teknologi
Utdanning
Bachelorgrad
37%
Spenst Score · 2026 (Høyere er bedre)
Bachelorgrad 54% AI-eksponering · 2026
Arbeidsmarked

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.

10 av 11 med mangel2025Alle 30 vokser3.7Mstillinger fram mot 2035

Mangel: Bulgaria, Danmark, Hellas, Irland 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
Rapportert etterspørsel Vanlig lønn Hvilken vei det går
Norge Mangel rapportert ELA/EURES 2022 * 925 200 kr 2026K2 +71,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Sverige Mangel rapportert ELA/EURES 2025 * — +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Danmark Mangel rapportert ELA/EURES 2025 * — +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Finland Ikke rapportert 66 300 € 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.

NexFuture™

Fremtidsutsikter for kunnskapsingeniør

The outlook for kunnskapsingeniør 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.

Spill fremtiden
Hvordan kan kunnskapsingeniør endre seg etter hvert som AI-adopsjon vokser?

Flere oppgaveområder kan skifte mot AI-assisterte arbeidsflyter, så omkompetanse blir viktigere.

Betydelig transformasjon på oppgavenivå anslås om 12 år (rundt 2038) under det valgte „Forventet“-scenarioet.
~35%
Spenst
Automatiseringsrisiko
EXP~60%
Menneskelig kant
MOAT~35%

Illustrerende scenario basert på oppgavers automatiserbarhet — ikke en prognose. Verdier rundes av jo lenger fram du ser.

2026
2033
2043
AI Adopsjonshastighet:

Modellbasert estimat. Bruk det som et planleggingssignal, ikke en garanti.

Hvordan AI kan endre denne rollen

Deterministisk, modellbasert tolkning av gjeldende rollesignaler - ikke en garanti for erstatning.

37% Menneskeeid

Hva avhenger fortsatt av folk

  • vurdere IKT-kunnskap
  • administrere forretningskunnskap
  • definere tekniske krav
Den menneskelige fordelen For å forbli i forkanten i denne rollen, fokuser på databaseutviklingsverktøy og forretningsprosessmodellering. Disse menneske-sentrerte ferdighetene er de vanskeligere for AI å replikere de neste 20 årene.
31% Assistere

Hvor AI kan bli en co-pilot

  • analysere virksomhetskrav
  • bruke et applikasjonsspesifikt grensesnitt
  • bruke formateringsspråk
54% Automatiser

Oppgaver som er mest utsatt for automatisering

  • lage semantiske trær
  • administrere database
  • bruke databaser
Detaljert analyse

Vitale tegn og AI-vektorer

AI-eksponeringsvektorer

0-100%
AI / maskinlæring 31%

Eksponering for AI-assistert analyse, mønstergjenkjenning og prediktive modelleringsoppgaver

Generativ AI 4%

Eksponering for innholdsgenerering, kreativ forbedring og verktøy for store språkmodeller

Kognitiv programvare 3%

Eksponering for arbeidsflytautomatisering, beslutningsstøtteprogramvare og prosessdigitalisering

Robotisk og fysisk automatisering 0%

Eksponering for fysisk automatisering, robotikk og sensorstyrte oppgaveforskyvninger

Tekniske detaljer
Metodikk: NexFuture v3.0 Kilder: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Oppdatert: okt. 2026

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.

En dag i livet

Hva folk i denne rollen vanligvis gjør

Digital teknologi

Dag i livet

En typisk dag som en kunnskapsingeniør

09
09:00 · Morgen
administrere semantisk IKT-integrasjon
Føre tilsyn med integreringen av offentlige eller interne databaser og andre data ved bruk av semantiske teknologier for å produsere strukturert semantisk innhold.
10
10:30 · Midt på formiddagen
anvende IKT-systemteori
Implementere prinsipper for IKT-systemteori for å forklare og dokumentere systemegenskaper som kan anvendes universelt på andre systemer.
12
12:00 · Middag
bruke et applikasjonsspesifikt grensesnitt
Forstå og bruke grensesnitt som er spesifikke for en applikasjon eller et brukstilfelle.
14
14:00 · Ettermiddag
bruke formateringsspråk
Bruke dataspråk som er syntaktisk skillbare fra teksten, for å legge til kommentarer til et dokument, angi layout og prosesstyper av dokumenter som HTML.
15
15:30 · Sen ettermiddag
lage semantiske trær
Å skape sammenhengende lister og hierarkier av begreper og termer for å sikre en ensartet indeksering i kunnskapsorganiseringssystemer.
17
17:00 · Avslutning
vurdere IKT-kunnskap
Evaluere den implisitte mestringen til dyktige eksperter av et IKT-system for å gjøre den eksplisitt for videre analyse og bruk.

Oppgaverekkefølgen er illustrativ. Individuelle dager varierer.

Ferdigheter og kunnskap

Hva du trenger for å gjøre denne jobben

Ferdighetene, kunnskapen og verktøyene denne rollen krever – samt trekkene og belønningene som følger med den.

Essensielle ferdigheter
utarbeide retningslinjer og rutiner for drift
  • administrere forretningskunnskap

    Opprette strukturer og distribusjonsretningslinjer for å muliggjøre eller forbedre informasjonsutnyttelse ved hjelp av egnede verktøy for å uthente, skape og utvide forretningskunnskap.

  • definere tekniske krav

    Spesifisere tekniske egenskaper til varer, materialer, metoder, prosesser, tjenester, systemer, programvare og funksjonaliteter ved å identifisere og svare på de spesielle behovene som skal tilfredsstilles i henhold til kundens krav.

sette opp datasystem
  • anvende IKT-systemteori

    Implementere prinsipper for IKT-systemteori for å forklare og dokumentere systemegenskaper som kan anvendes universelt på andre systemer.

  • administrere semantisk IKT-integrasjon

    Føre tilsyn med integreringen av offentlige eller interne databaser og andre data ved bruk av semantiske teknologier for å produsere strukturert semantisk innhold.

arbeide med datamaskiner
  • bruke et applikasjonsspesifikt grensesnitt

    Forstå og bruke grensesnitt som er spesifikke for en applikasjon eller et brukstilfelle.

programmering av datasystemer
  • bruke formateringsspråk

    Bruke dataspråk som er syntaktisk skillbare fra teksten, for å legge til kommentarer til et dokument, angi layout og prosesstyper av dokumenter som HTML.

overvåke og evaluere enkeltpersoners ytelse
  • vurdere IKT-kunnskap

    Evaluere den implisitte mestringen til dyktige eksperter av et IKT-system for å gjøre den eksplisitt for videre analyse og bruk.

administrasjon av informasjon
  • administrere database

    Bruke skjemaer og modeller for databasedesign, definere dataavhengigheter, bruke spørringsspråk og databaseadministrasjonssystemer (DBMS) til å utvikle og administrere databaser.

innhente, forvalte og lagre data
  • bruke databaser

    Bruke programvareverktøy til å administrere og organisere data i et strukturert miljø som består av attributter, tabeller og forbindelser, for å kunne foreta spørringer av og endre de lagrede dataene.

analysere forretningsvirksomheter
  • 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.

dokumentering og registrering av informasjon
  • lage semantiske trær

    Å skape sammenhengende lister og hierarkier av begreper og termer for å sikre en ensartet indeksering i kunnskapsorganiseringssystemer.

Kunnskapsområder & Programvare og teknologier
Kunnskapsområder
  • databaseutviklingsverktøy

    Metoder og verktøy som brukes for å opprette logiske og fysiske strukturer for databaser, f.eks. logiske datastrukturer, diagrammer, modellmetoder og enhetsrelasjoner.

  • 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.

  • informasjonsstruktur

    Typen infrastruktur som definerer dataformatet: halvstrukturert, ustrukturert eller strukturert.

  • naturlig språkprosessering

    Teknologi som gjør det mulig for IKT-enheter å forstå og samarbeide med brukere via menneskelig språk.

  • nettprogrammering

    Programmeringsparadigmet som er basert på kombinasjonen av koding (som legger til kontekst og struktur i teksten) og annen nettprogrammeringskode, f.eks. AJAX, javascript og PHP for å kunne gjennomføre hensiktsmessige tiltak og visualisere innholdet.

  • 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.

  • Resource Description Framework-spørringsspråk

    Spørringsspråkene, f.eks. SPARQL, som brukes til å hente og manipulere data, lagret i Resource Description Framework-format (RDF).

  • systemteori

    Prinsipper som kan anvendes på alle typer systemer på alle hierarkiske nivåer, som beskriver systemets interne organisasjon, dets ordninger for å opprettholde identitet og stabilitet og å oppnå tilpasning og regler i form av sine avhengigheter og interaksjon med miljøet.

Kompetanse på tvers av sektorer
  • analyse av forretningsdata
  • datateknikk
  • datavitenskap
Programvare og teknologier
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsC++TableauOracle JavaJavaScriptTeradata DatabaseCAtlassian JIRAPerlAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareC#Atlassian ConfluenceApache HadoopGitSplunk EnterpriseApache HiveGitHubApache CassandraRubyNoSQLAmazon RedshiftPostgreSQLElasticsearchMongoDBApache KafkaGoDockerJavaScript Object Notation JSONAmazon Elastic Compute Cloud EC2Microsoft Power BIScalaApache SparkJenkins CI
Nøkkelegenskaper du trenger
Analytisk tenkning Samarbeid Anerkjennelse Uavhengighet Prestasjon/Innsats Prestasjon Innovasjon Integritet Tilpasningsevne/Fleksibilitet Pålitelighet Mangfold Stresstoleranse Lederskap Omsorg for andre Sosial orientering Selvkontroll
Viktige belønninger du kan forvente
PrestasjonArbeidsforholdAnerkjennelseForholdStøtteUavhengighet
Hvordan kvalifisere seg

Kunnskapsingeniør: 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.

Typisk utdanningsnivå

Bachelorgrad

Hvor du kan studere

2 611 studieprogrammer i 30 land lærer bort de grunnleggende ferdighetene i dette yrket. I tillegg finnes det 427 korte kurs som utvikler én enkelt ferdighet hver.

Noen eksempler, undervist på språket på denne siden:

Grad Ingeniør, data - applikasjonsutvikling

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet · Norge

EQF 6 Kilde 1
Grad Programmering

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet · Norge

EQF 6 Kilde 1
Grad Kunstig intelligens- utvikling og anvendelse

Universitetet i Innlandet · Norge

EQF 6 Kilde 1
Kilder
  1. 1. Kilde: Utdanning.no
Karriereprogresjon

Karriereveier og lignende roller

Utforsk typiske karriereveier, tilstøtende ferdigheter og lignende roller for å planlegge din neste overgang.

Karrierelandskap

Hvor passer kunnskapsingeniør?

Denne rollen
kunnskapsingeniør Denne rollen

Likhetspoeng basert på ferdighetsoverlapping fra ESCO-data.

For organisasjoner

Dataene på denne siden til nytte for elever, studenter, klienter og ansatte.

Vanlige spørsmål

Ofte stilte spørsmål

Hvilken type utdanning er vanlig for en kunnskapsingeniør?
En mastergrad i informatikk, kunstig intelligens, kognitiv vitenskap eller et relatert felt er vanlig. Relevant erfaring med kunnskapsrepresentasjon, databasesystemer og programmering er også viktig.
Hvilke ferdigheter er spesielt viktige for å lykkes som kunnskapsingeniør?
Sterke analytiske evner, evne til å modellere komplekse systemer, god programmeringsforståelse (f.eks. Python, Java), kjennskap til kunnskapsrepresentasjonsteknikker og gode kommunikasjonsevner for å samarbeide med fagpersoner.
Hvordan ser en typisk arbeidsdag ut for en kunnskapsingeniør?
En typisk dag kan innebære å analysere domenekunnskap, designe kunnskapsbasestrukturer, skrive kode for å implementere systemer, teste og feilsøke løsninger, og samarbeide med andre teammedlemmer for å sikre at systemene møter organisasjonens behov.
Kunnskapsingeniør — hva er lønnen i USA?
Medianlønnen er 112 590 dollar i året, per 2025-05. Delstatenes medianlønninger ligger mellom 69 490 og 163 350 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 19. oktober 2026 Om dataene våre