Znalostný odborník/znalostná odborníčka
Snímka
Znalostní odborníci integrujú štruktúrované poznatky do počítačových systémov (vedomostné základne) s cieľom vyriešiť zložité problémy, ktoré si zvyčajne vyžadujú vysokú úroveň odborných znalostí ľudí alebo metód umelej inteligencie. Okrem toho sú zodpovední za získavanie alebo extrahovanie poznatkov z informačných zdrojov, za udržiavanie týchto poznatkov a ich sprístupňovanie organizácii alebo používateľom. Na dosiahnutie tohto cieľa ovládajú techniky prezentácie a údržby poznatkov (pravidlá, rámce, sémantické siete, ontológie) a využívajú techniky a nástroje na získavanie poznatkov. Môžu navrhovať a budovať odborné systémy alebo systémy umelej inteligencie, ktoré tieto poznatky využívajú.
Práca znalostného odborníka/znalostnej odborníčky je zameraná na integráciu a správu poznatkov v počítačových systémoch. Denné aktivity zahŕňajú získavanie informácií z rôznych zdrojov, ich štruktúrovanie a ukladanie do vedomostných báz. Tieto bázy slúžia na podporu rozhodovania, automatizáciu procesov a riešenie zložitých problémov s využitím ľudských znalostí alebo metód umelej inteligencie. Často sa stretnete s návrhom a implementáciou odborných systémov a systémov umelej inteligencie.
- • Získavanie, extrahovanie a spracovanie poznatkov z rôznych informačných zdrojov.
- • Návrh, budovanie a údržba vedomostných báz a ontológií.
- • Implementácia a optimalizácia techník prezentácie a údržby poznatkov (pravidlá, rámce, sémantické siete).
Kde je toto povolanie žiadané
Nahlásený nedostatok a prebytok pracovných síl, podľa roku. Zverejňuje sa pre skupiny povolaní, nie pre jednotlivé pracovné pozície.
Čísla sa týkajú skupiny Špecialisti v oblasti informačných a komunikačných technológií — 75 povolaní vrátane tohto.
Nedostatok: Bulharsko, Dánsko, Grécko, Holandsko a ďalších 6.
Najdlhšie trvajúci nedostatok: Rakúsko, 3 roky.
Vyberte územie na mape a zobrazia sa jeho čísla.
O tomto zdroji›
Zdroj: ELA/EURES, nedostatok a prebytok pracovných síl. Údaje sa zverejňujú na úrovni skupiny povolaní a pokrývajú Európu. Vydania sa líšia usporiadaním prílohy aj rozsahom krajín, takže rozdiel medzi rokmi neznamená vždy, že sa trh práce zmenil. Krajiny v sivej neboli nahlásené, čo nie je to isté ako byť v rovnováhe.
Čo tieto slová znamenajú
Štyri veci, ktoré táto časť uvádza
- Nahlásený dopyt
- Nahlásený dopyt vyjadruje, či zamestnávatelia uvádzajú potrebu ľudí na toto pracovné miesto — ide o posúdenie zverejnené národným orgánom alebo orgánom EÚ, nie o počet.
- Ktorým smerom smeruje
- Ktorým smerom smeruje zamestnanosť v tomto povolaní v nasledujúcich rokoch podľa oficiálnej prognózy.
- Voľné miesta
- Voľné miesta približne vyjadrujú, koľko pracovných príležitostí vzniká v dôsledku rastu a odchodov ľudí z tohto povolania.
- Obvyklá odmena
- Obvyklá odmena ľudí v tomto povolaní, ak ju zdroj zverejňuje. Prázdne pole neznamená, že práca nie je platená; znamená, že ju pre dané miesto nikto nezverejňuje.
Ukazovateľ sa vynechá, ak ho pre dané miesto nikto nezverejňuje, namiesto toho, aby sa zobrazil ako nula.
Ktorým smerom sa trh prikláňa vo vašom prípade
- Vo váš prospech
- Voľných miest je viac než uchádzačov — zamestnávatelia o kandidátov súťažia.
- Vyrovnané
- Voľné miesta a uchádzači sú zhruba v rovnováhe.
- Konkurenčné
- Uchádzačov je viac než voľných miest — počítajte s konkurenciou.
- Rozporuplné údaje
- Zdroje sa nezhodujú, alebo v tej istej skupine povolaní je niekde nedostatok a inde prebytok.
Každý zdroj vedie k jednému zo štyroch označení, takže sa treba naučiť jednu spoločnú sústavu pojmov. Líšia sa však podklady, z ktorých vychádzajú; tie sú uvedené pod každým hodnotením — ide o vypočítaný pomer voľných miest k uchádzačom o zamestnanie alebo o posúdenie zverejnené národn ým orgánom.
Ako sa toto povolanie porovnáva s ostatnými povolaniami v tej istej krajine
- Silný
- Medzi najsilnejšími v krajine that country
- Dobrý
- Silnejšie než väčšina povolaní v krajine that country
- Zmiešaný
- Zhruba obvyklé pre krajinu that country
- Slabý
- Slabšie než väčšina povolaní v krajine that country
Ide o poradie v rámci jednej krajiny, nie o skóre, ktoré možno prenášať cez hranice — registre používané v dvoch krajinách evidujú odlišné skupiny ľudí, takže rovnaké číslo má v každej z nich iný význam. Preto môže byť povolanie medzi najsilnejšími v krajine a napriek tomu sa zobraziť ako Konkurenčné: v celkovo preplnenom trhu je na čele.
Odkiaľ tieto údaje pochádzajú
Každý údaj zverejňuje národný štatistický úrad, verejná služba zamestnanosti alebo orgán EÚ a na každej karte je uvedený jeho zdroj aj obdobie, ktoré pokrýva. V niektorých miestach sa údaje zhromažďujú mesačne, v iných sa hodnotia raz alebo dvakrát ročne, takže dve miesta na tej istej mape môžu opisovať odlišné okamihy — dátum je vždy uvedený.
Nič z toho nepredpovedá šance konkrétneho človeka. Opisuje to trh.
Nahlásený dopyt · Obvyklá odmena · Ktorým smerom smeruje (Slovensko, Česko, Rakúsko, Nemecko, Maďarsko, Poľsko)
| Nahlásený dopyt | Obvyklá odmena | Ktorým smerom smeruje | |
|---|---|---|---|
| Slovensko | Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2024 * | — | +52,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Česko | Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2025 * | — | +43,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Rakúsko | Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Nemecko | Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Maďarsko | Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2024 * | — | +37,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Poľsko | Nenahlásené | — | +53,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Zverejňuje sa pre skupiny povolaní, nie pre jednotlivé pracovné pozície.
Poskytujete kariérne poradenstvo študentom, klientom alebo zamestnancom? Využite tieto údaje o profesii vo svojej organizácii.
Budúce vyhliadky pre znalostný odborník/znalostná odborníčka
The outlook for znalostný odborník/znalostná odborníčka reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Ako sa tieto skóre počítajú?
Index odolnosti (0–100) odhaduje, ako štrukturálne je táto profesia chránená pred automatizáciou a narušeniami AI, na základe analýzy na úrovni úloh. Vyššie skóre znamená viac úloh vyžadujúcich ľudský úsudok. Expozícia AI ukazuje odhadované percento pracovných hodín, ktoré by mohli ovplyvniť súčasné schopnosti AI. Sú to štrukturálne ukazovatele odvodené z modelu, nie predpovede individuálnej istoty zamestnania.
Ako by sa mohlo zmeniť znalostný odborník/znalostná odborníčka s rastúcim využívaním AI?
Niekoľko oblastí úloh sa môže posunúť smerom k pracovným postupom s podporou AI, takže rekvalifikácia sa stáva dôležitejšou.
Ilustračný scenár založený na automatizovateľnosti úloh — nie predpoveď. Hodnoty sa zaokrúhľujú, čím ďalej do budúcnosti sa pozeráte.
Niekoľko oblastí úloh sa môže posunúť smerom k pracovným postupom s podporou AI, takže rekvalifikácia sa stáva dôležitejšou.
Ilustračný scenár založený na automatizovateľnosti úloh — nie predpoveď. Hodnoty sa zaokrúhľujú, čím ďalej do budúcnosti sa pozeráte.
Odhad založený na modeli. Použite ho ako plánovací signál, nie ako záruku.
Porovnajte to so svojím profilom
Ako môže AI zmeniť túto úlohu
Deterministická interpretácia súčasných rolových signálov založená na modeli – nie je zárukou nahradenia.
Čo ešte závisí od ľudí
- posúdiť znalosti IKT
- riadiť obchodné znalosti
- vymedzenie technických požiadaviek
Kde sa AI môže stať druhým pilotom
- analyzovať obchodné požiadavky
- používať špecifické aplikačné rozhranie
- použiť značkové jazyky
Úlohy, ktoré sú najviac vystavené automatizácii
- vytvoriť sémantické stromy
- riadiť databázu
- používať databázy
Životné funkcie a AI vektory
vektory expozície AI
0-100%Expozícia AI-podporovanej analýze, rozpoznávaniu vzorov a úlohám prediktívneho modelovania
Expozícia generovaniu obsahu, kreatívnemu zlepšovaniu a nástrojom veľkých jazykových modelov
Expozícia automatizácii pracovného toku, softvéru na podporu rozhodovania a digitalizácii procesov
Expozícia fyzickej automatizácii, robotike a posunutiu úloh riadenému senzormi
Technické podrobnosti
NexFuture v3.0 odhaduje expozíciu automatizácii priamo zo základných skupín zručností ESCO, vážených podľa objemu zručností a kalibrovaných podľa expertných kotiev. Skóre sú pravdepodobnostné odhady, nie záruky. Úplné podrobnosti nájdete v metodickom dokumente NexFuture.
Meria vystavenie automatizácii. Nemeria mzdu, dopyt ani počet pracovných miest vo vašom okolí.
Čo ľudia v tejto úlohe zvyčajne robia
Digitálna technológia
Typický deň ako znalostný odborník/znalostná odborníčka
09 09:00 · ráno posúdiť znalosti IKT
10 10:30 · Poludnie použiť značkové jazyky
12 12:00 · Poludnie používať špecifické aplikačné rozhranie
14 14:00 · poobede riadiť sémantickú integráciu IKT
15 15:30 · Neskoro popoludní uplatňovať teóriu systémov IKT
17 17:00 · Zábal vytvoriť sémantické stromy
Poradie úloh je ilustračné. Jednotlivé dni sa líšia.
Čo potrebujete na túto prácu
Zručnosti, znalosti a nástroje, ktoré táto rola vyžaduje — a vlastnosti a odmeny, ktoré s ňou súvisia.
-
riadiť obchodné znalosti
Vytvoriť štruktúry a distribučné politiky s cieľom umožniť alebo zlepšiť využívanie informácií pomocou vhodných nástrojov na získavanie, vytváranie a rozširovanie ovládania podnikov.
-
vymedzenie technických požiadaviek
Špecifikácia technických vlastností tovaru, materiálov, metód, procesov, služieb, systémov, softvéru a funkcií identifikovaním konkrétnych potrieb, ktoré majú byť uspokojené podľa požiadaviek zákazníkov, a reakcia na ne.
-
uplatňovať teóriu systémov IKT
Implementovať zásady teórie IKT systémov s cieľom vysvetliť a dokumentovať systémové charakteristiky, ktoré sa môžu uplatňovať všeobecne na iné systémy.
-
riadiť sémantickú integráciu IKT
Dohliadať na integráciu verejných alebo interných databáz a iných údajov pomocou sémantických technológií na vytvorenie štruktúrovaného sémantického výstupu.
-
používať špecifické aplikačné rozhranie
Pochopenie a používanie rozhraní, ktoré sa vzťahujú na konkrétnu aplikáciu alebo prípad použitia.
- použiť značkové jazyky
- posúdiť znalosti IKT
-
riadiť databázu
Používať systémy a modely navrhovania databáz, vymedziť prepojenie údajov, používať vyhľadávacie jazyky a systémy správy databáz (DBMS) na vývoj a riadenie databáz.
-
používať databázy
Používať softvérové nástroje na riadenie a organizovanie údajov v štruktúrovanom prostredí, ktoré pozostáva z atribútov, tabuliek a vzťahov s cieľom vyhľadávať a upravovať uložené údaje.
- analyzovať obchodné požiadavky
-
vytvoriť sémantické stromy
Vytvoriť koherentné zoznamy a hierarchické usporiadanie koncepcií a termínov na zabezpečenie konzistentnej indexácie v systémoch organizácie poznatkov.
dopytovací jazyk RDF
Dopytovacie jazyky, ako je SPARQL, ktoré sa používajú na vyhľadávanie údajov uložených vo formáte RDF a narábanie s nimi.
informačná štruktúra
Typ infraštruktúry, ktorý vymedzuje formát údajov: pološtruktúrované, neštruktúrované a štruktúrované.
modelovanie podnikových postupov
Nástroje, metódy a poznámky, napríklad modelovanie podnikových postupov (BPMN) a jazyk BPEL, ktoré sa používajú na opis a analýzu charakteristík podnikového procesu a modelovanie jeho ďalšieho vývoja.
- nástroje na rozvoj databázy
princípy umelej inteligencie
Teórie umelej inteligencie, uplatňované zásady, architektúry a systémy, ako sú inteligentní agenti, systémy s viacerými agentami, expertné systémy, systémy založené na pravidlách, neurálne siete, ontológie a teórie chápania.
spracovanie prirodzeného jazyka
Technológie, ktoré umožňujú zariadeniam IKT porozumieť a vzájomne komunikovať s používateľmi prostredníctvom ľudského jazyka.
teória systémov
Zásady, ktoré možno uplatňovať na všetky typy systémov na všetkých hierarchických úrovniach, ktoré opisujú vnútornú organizáciu systému, jej mechanizmy zachovania identity a stability a dosiahnutie prispôsobenia sa a samoregulácie a jej závislosti a vzájomné pôsobenie so životným prostredím.
webové programovanie
Model programovania, ktorý je založený na kombinácii značiek (ktoré pridávajú textu kontext a štruktúru) a iného kódu webového programovania, ako napríklad AJAX, JavaScript a PHP, s cieľom vykonať vhodné akcie a zobraziť obsah.
získanie informácií
Techniky a metódy používané na odvodzovanie a získanie informácií z neštruktúrovaných alebo pološtruktúrovaných digitálnych dokumentov a zdrojov.
- algoritmizácia úlohy
- dátová veda
- dátové inžinierstvo
Znalostný odborník: ako sa kvalifikovať a kde študovať
Čo je zvyčajne potrebné na získanie kvalifikácie: úroveň vzdelania, kde ide o regulované povolanie a kde študovať.
Bakalársky stupeň
2 172 študijných programov v 27 krajinách učí základné zručnosti potrebné pre toto povolanie. Navyše 353 krátkych kurzov, z ktorých každý rozvíja jednu zručnosť.
Cesty rastu a podobné roly
Preskúmajte typické cesty kariérneho postupu, súvisiace zručnosti a podobné roly a naplánujte si ďalší prechod.
Kam sa zmestí znalostný odborník/znalostná odborníčka?
Skóre podobnosti založené na prekrývaní zručností z údajov ESCO.
inžinier umelej inteligencie/inžinierka umelej inteligencie
52% podobnosťdatabázový dizajnér/databázová dizajnérka
50% podobnosťdizajnér/dizajnérka systémov dátových skladov
49% podobnosťarchitekt/architektka systémov IT
45% podobnosťsoftvérový architekt/softvérová architektka
41% podobnosťdizajnér/dizajnérka používateľského rozhrania
36% podobnosťPre organizácie
Údaje na tejto stránke, ktoré môžete využiť pre svojich študentov, klientov a zamestnancov.
Často kladené otázky
Aké technické zručnosti sú pre znalostného odborníka/znalostnú odborníčku nevyhnutné?
V akých oblastiach sa znalostní odborníci/znalostné odborníčky najčastejšie uplatňujú?
Aký je typický pracovný model pre znalostného odborníka/znalostnú odborníčku?
Znalostný Odborník/Znalostná Odborníčka — koľko sa za to platí v Spojených štátoch?
Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Údaje aktualizované 3. októbra 2026 O našich údajoch