Poklicni profil

Inženir/inženirka za umetno inteligenco

Posnet

Inženir/inženirka za umetno inteligenco uporablja metode umetne inteligence na področju inženirstva, robotike in računalniške znanosti, da razvije programe, ki simulirajo inteligenco, vključno z modeli razmišljanja, kognitivnimi in na znanju temelječimi sistemi, reševanjem problemov in odločanjem. Poleg tega inženirji za umetno inteligenco v računalniške sisteme (ontologije, baze znanja) integrirajo strukturirano znanje, da bi rešili kompleksne težave, za katere so običajno potrebne visoka raven človeškega strokovnega znanja ali metode umetne inteligence.

Trg dela
Pomanjkanje v državi Slovenija in še 8 držav
ELA/EURES 2025
Industrija
Digitalna tehnologija
izobraževanje
Prvostopenjski diplomi
37%
Odpornost Rezultat · 2026 (Višje je boljše)
Prvostopenjski diplomi 54% Izpostavljenost AI · 2026
Trg dela

Kje je ta poklic iskan

Sporočena pomanjkanja in presežki delovne sile, po letih. Objavljeno za poklicne skupine, ne za posamezne nazive delovnih mest.

Številke zajemajo Strokovnjaki/strokovnjakinje za informacijske in komunikacijske tehnologije — 75 poklicev, vključno s tem.

10 od 14 s pomanjkanjem2025Vseh 30 raste3.7Mprosta mesta do 2035

Pomanjkanje: Avstrija, Belgija, Bolgarija, Ciper in še 6.

Najdlje trajajoče pomanjkanje: Avstrija, 3 leta.

Izberite območje na zemljevidu za prikaz njegovih podatkov.

O tem viru›

Vir: ELA/EURES, pomanjkanja in presežki delovne sile. Podatki so objavljeni na ravni poklicne skupine in zajemajo Evropo. Izdaje se razlikujejo po zasnovi priloge in po zajetih državah, zato razlika med leti ne pomeni vedno, da se je trg dela spremenil. Sive države niso bile sporočene, kar ni isto kot uravnoteženost.

Kaj pomenijo te besede

Štiri stvari, o katerih poroča ta razdelek

Sporočeno povpraševanje
Sporočeno povpraševanje pove, ali delodajalci sporočajo, da potrebujejo ljudi za ta poklic — gre za presojo, ki jo objavi nacionalni organ ali organ EU, ne za število ljudi.
Kam gre
Kam gre pove, v katero smer naj bi se zaposlovanje v tem poklicu v prihodnjih letih gibalo, na podlagi uradne napovedi.
Prosta delovna mesta
Prosta delovna mesta približno pokažejo, koliko delovnih mest nastane zaradi rasti in zaradi ljudi, ki zapustijo ta poklic.
Običajno plačilo
Običajno plačilo pove, koliko ljudje v tem poklicu običajno zaslužijo tam, kjer vir ta podatek objavlja. Prazno polje ne pomeni, da delo ni plačano, temveč da tega podatka za ta kraj nihče ne objavlja.

Merilo se izpusti, kadar ga za ta kraj nihče ne objavlja, namesto da bi bilo prikazano kot nič.

V katero smer se trg nagiba za vas

V vašo korist
Prostih mest je več kot iskalcev — delodajalci tekmujejo za kandidate.
Uravnoteženo
Prosta mesta in iskalci so približno izenačeni.
Konkurenčno
Iskalcev je več kot prostih mest — pričakujte konkurenco.
Nasprotujoči si podatki
Viri se ne ujemajo ali pa v isti poklicni skupini ponekod primanjkuje ljudi, drugod pa jih je preveč.

Vsak vir se razvrsti v eno od teh štirih možnosti, zato se lahko naučite enotnega izrazja. Razlikujejo se dokazi, na katerih temeljijo; ti so navedeni pod vsako oznako — izmerjeno razmerje med prostimi delovnimi mesti in iskalci zaposlitve ali ocena, ki jo objavi nacionalni organ.

Kako se ta poklic primerja z drugimi poklici v isti državi

Močno
Med najmočnejšimi v državi that country
Dobro
Močnejši od večine poklicev v državi that country
Mešano
Približno običajen za državo that country
Šibko
Šibkejši od večine poklicev v državi that country

To je uvrstitev znotraj ene države, ne ocena, ki bi jo lahko primerjali čez meje — registri, na katerih temelji, v dveh državah štejejo različne ljudi, zato ima isto število v vsaki državi drugačen pomen. Zato je lahko poklic med najmočnejšimi v državi in je še vedno prikazan kot Konkurenčno: v celoti gledano vodi na trgu, ki je zelo zasičen.

Od kod prihajajo ti podatki

Vsak podatek objavi nacionalni statistični urad, javna služba za zaposlovanje ali organ EU, vsaka kartica pa navede vir in obdobje, ki ga zajema. Na nekaterih območjih se podatki zbirajo mesečno, na drugih pa se ocenijo enkrat ali dvakrat na leto, zato lahko dve območji na istem zemljevidu opisujeta različna trenutka — datum je vedno prikazan.

Nič od tega ne napoveduje možnosti posameznika. Opisuje trg.

Sporočeno povpraševanje · Običajno plačilo · Kam gre (Slovenija, Avstrija, Hrvaška, Italija, Nemčija, Madžarska)
Sporočeno povpraševanje · Običajno plačilo · Kam gre
Sporočeno povpraševanje Običajno plačilo Kam gre
Slovenija Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2025 * — +60,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Avstrija Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2025 * — +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Hrvaška Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2022 * — +96,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Italija Ni sporočeno — +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Nemčija Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2024 * — +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Madžarska Ni sporočeno — +37,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Objavljeno za poklicne skupine, ne za posamezne nazive delovnih mest.

Ali karierno svetujete dijakom, klientom ali zaposlenim? Uporabite te podatke o poklicu v svoji organizaciji.

NexFuture™

Prihodnje izglede za inženir/inženirka za umetno inteligenco

The outlook for inženir/inženirka za umetno inteligenco reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Kako se izračunajo ti rezultati?

Indeks odpornosti (0–100) ocenjuje, kako je ta poklic strukturalno zaščiten pred avtomatizacijo in motnjami AI, na podlagi analize na ravni nalog. Višje ocene pomenijo več nalog, ki zahtevajo človeško presojo. Izpostavljenost AI prikazuje ocenjeni delež ur nalog, ki bi jih lahko prizadeli sedanji zmogljivosti AI. To so strukturalni kazalniki, pridobljeni iz modela, ne napovedi individualne varnosti zaposlitve.

Igrajte prihodnost
Kako bi se lahko inženir/inženirka za umetno inteligenco spremenilo, ko se umetna inteligenca povečuje?

Več delovnih področij se lahko premakne k potekom dela s pomočjo umetne inteligence, zato postane ponovno usposabljanje pomembnejše.

Pomembna transformacija na ravni nalog se ocenjuje čez 12 let (okoli leta 2038) v okviru izbranega scenarija „Pričakovano“.
~35%
Odpornost
Tveganje avtomatizacije
EXP~60%
Človeški rob
MOAT~35%

Ponazoritveni scenarij na podlagi avtomatizacije nalog — ni napoved. Vrednosti se zaokrožujejo, čim dlje gledate naprej.

2026
2033
2043
Hitrost sprejemanja umetne inteligence:

Ocena na podlagi modela. Uporabite ga kot signal za načrtovanje, ne kot jamstvo.

Kako lahko AI spremeni to vlogo

Deterministična, na modelu temelječa interpretacija trenutnih signalov vlog — ni jamstvo za zamenjavo.

37% V lasti človeka

Kaj pa je še odvisno od ljudi

  • opredeljevati tehnične zahteve
Človečna prednost Če želite ostati na čelu v tej vlogi, se osredotočite na ekstrakcija podatkov in informacijska arhitektura. Te spretnosti, usmerene v človeka, so najtežje za AI, da jih replikira v naslednjih 20 letih.
29% asist

Kjer lahko AI postane kopilot

  • analizirati velepodatke
  • analizirati poslovne zahteve
  • kreativno uporabljati digitalne tehnologije
54% Avtomatiziraj

Naloge, ki so najbolj izpostavljene avtomatizaciji

  • uporabljati metode za obdelavo podatkov
  • oblikovati podatkovne nize
Podrobna analiza

Vitalni znaki in AI vektorji

Vektorji izpostavljenosti AI

0-100%
AI / strojno učenje 29%

Izpostavljenost analizi s pomočjo AI, prepoznavanju vzorcev in nalogam napovednega modeliranja

Generativni AI 5%

Izpostavljenost generiranju vsebine, ustvarjalnem izboljšanju in orodjem velikih jezikovnih modelov

Kognitivna programska oprema 4%

Izpostavljenost avtomatizaciji delovnega toka, programski opremi za podporo odločitvam in digitalizaciji procesov

Robotska in fizična avtomatizacija 0%

Izpostavljenost fizični avtomatizaciji, robotiki in premikanju nalog, vodenem s senzorji

Tehnični podrobnosti
Metodologija: NexFuture v3.0 Viri: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Posodobljeno: okt. 2026

NexFuture v3.0 ocenjuje izpostavljenost avtomatizaciji neposredno iz ključnih skupin spretnosti ESCO, uteženo z maso spretnosti in umerjeno glede na strokovna sidra. Ocene so verjetnostne ocene, ne jamstva. Za vse podrobnosti glejte belo knjigo o metodologiji NexFuture.

Meri izpostavljenost avtomatizaciji. Ne meri plače, povpraševanja ali števila delovnih mest v vaši bližini.

Dan v življenju

Kaj ljudje v tej vlogi običajno počnejo

Digitalna tehnologija

Dan v življenju

Tipičen dan kot inženir/inženirka za umetno inteligenco

09
09:00 · jutro
uporabiti teorijo sistemov IKT
Izvajati načela teorije sistemov IKT za pojasnitev in dokumentacijo značilnosti sistema, ki se lahko splošno uporabljajo za druge sisteme.
10
10:30 · Sredi jutra
analizirati poslovne zahteve
Preučiti potrebe in pričakovanja strank glede izdelka ali storitve, da se ugotovijo in odpravijo nedoslednosti ter morebitna nesoglasja vpletenih zainteresiranih strani.
12
12:00 · Opoldne
analizirati velepodatke
Zbirati in vrednotiti številčne podatke v velikih količinah, zlasti za namen določanja vzorcev med podatki.
14
14:00 · popoldan
izvajati vizualno predstavitev podatkov
Oblikovati vizualno predstavitev podatkov, kot so grafikoni ali diagrami za lažje razumevanje.
15
15:30 · Pozno popoldne
kreativno uporabljati digitalne tehnologije
Uporabljati digitalna orodja in tehnologije pri ustvarjanju znanja in inovativnih postopkov ter proizvodov. Samostojno in v skupini sodelovati pri kognitivni obdelavi, da bi razumeli in rešili konceptualne težave in težave v digitalnem okolju.
17
17:00 · Zaključek
oblikovati podatkovne nize
Ustvariti zbirko novih ali obstoječih povezanih podatkovnih nizov, ki so sestavljeni iz ločenih elementov, vendar jih je mogoče obdelovati kot eno enoto.

Vrstni red nalog je ilustrativen. Posamezni dnevi se razlikujejo.

Veščine in znanje

Kaj potrebujete za to delo

Veščine, znanje in orodja, ki jih zahteva ta vloga – ter lastnosti in koristi, ki jih prinaša.

Bistvene veščine
uporabljati digitalna orodja za sodelovanje in produktivnost
  • kreativno uporabljati digitalne tehnologije

    Uporabljati digitalna orodja in tehnologije pri ustvarjanju znanja in inovativnih postopkov ter proizvodov. Samostojno in v skupini sodelovati pri kognitivni obdelavi, da bi razumeli in rešili konceptualne težave in težave v digitalnem okolju.

upravljanje, zbiranje in shranjevanje digitalnih podatkov
  • uporabljati metode za obdelavo podatkov

    Zbirati, obdelovati in analizirati ustrezne podatke in informacije, ustrezno shranjevati in posodabljati podatke ter prikazovati številke in podatke s preglednicami in statističnimi diagrami.

oblikovati sisteme in izdelke
  • oblikovati proces

    Opredeliti zahteve glede poteka dela in virov za določen postopek, in sicer z uporabo različnih orodij, kot so programska oprema za simulacijo procesov, sistemi za prikazovanje in pomanjšani modeli.

analizirati in vrednotiti informacije in podatke
  • analizirati velepodatke

    Zbirati in vrednotiti številčne podatke v velikih količinah, zlasti za namen določanja vzorcev med podatki.

ustvarjati umetniške objekte ali uprizoritve
  • razvijati ustvarjalne zamisli

    Razvijati nove umetniške koncepte in ustvarjalne zamisli.

upravljati informacije
  • oblikovati podatkovne nize

    Ustvariti zbirko novih ali obstoječih povezanih podatkovnih nizov, ki so sestavljeni iz ločenih elementov, vendar jih je mogoče obdelovati kot eno enoto.

analizirati poslovne dejavnosti
  • analizirati poslovne zahteve

    Preučiti potrebe in pričakovanja strank glede izdelka ali storitve, da se ugotovijo in odpravijo nedoslednosti ter morebitna nesoglasja vpletenih zainteresiranih strani.

programirati računalniške sisteme
  • razvijati statistično programsko opremo

    Sodelovati v različnih razvojnih fazah računalniških programov za ekonometrično in statistično analizo, kot so raziskave, razvoj novih proizvodov, izdelava prototipov in vzdrževanje.

predstavljati raziskave ali tehnične informacije
  • izvajati vizualno predstavitev podatkov

    Oblikovati vizualno predstavitev podatkov, kot so grafikoni ali diagrami za lažje razumevanje.

nameščati računalniške sisteme
  • uporabiti teorijo sistemov IKT

    Izvajati načela teorije sistemov IKT za pojasnitev in dokumentacijo značilnosti sistema, ki se lahko splošno uporabljajo za druge sisteme.

Področja znanja & Programska oprema in tehnologije
Področja znanja
  • ekstrakcija podatkov

    Tehnike in metode, ki se uporabljajo za pridobivanje in ekstrakcijo podatkov iz nestrukturiranih ali polstrukturiranih digitalnih dokumentov in virov.

  • informacijska arhitektura

    Metode, s katerimi se informacije pridobivajo, strukturirajo, shranjujejo, vzdržujejo, povezujejo, izmenjujejo in uporabljajo.

  • kategorizacija informacij

    Postopek razvrščanja podatkov v kategorije in prikazovanje razmerij med podatki za nekatere jasno opredeljene namene.

  • modeliranje poslovnih procesov

    Orodja, metode in evidence, kot so model in notacija poslovnih procesov (Business Process Model and Notation, BPMN) ter jezik izvajanja poslovnih procesov (Business Process Execution Language, BPEL), ki se uporabljajo za opis in analizo značilnosti poslovnega procesa ter modeliranje njegovega nadaljnjega razvoja.

  • načela umetne inteligence

    Teorije umetne inteligence, uporabljena načela, arhitekture in sistemi, kot so inteligentni posredniki, sistemi z več agenti, sistemi strokovnjakov, sistemi, ki temeljijo na pravilih, nevronska omrežja, ontologije in kognitivne teorije.

  • nestrukturirani podatki

    Podatki, ki niso urejeni na vnaprej določen način ali nimajo vnaprej določenega podatkovnega modela ter jih je težko razumeti in najti njihove vzorce brez uporabe tehnik, kot je podatkovno rudarjenje.

  • podatkovni modeli

    Tehnike in obstoječi sistemi, ki se uporabljajo za strukturiranje podatkovnih elementov in prikazovanje razmerij med njimi, ter metode za razlago podatkovnih zbirk in razmerij.

  • podatkovno rudarjenje

    Metode umetne inteligence, strojnega učenja, statistike in zbirk podatkov, ki se uporabljajo za pridobivanje vsebin iz nabora podatkov.

  • povpraševalni jezik okvira za opis virov

    Povpraševalni jeziki, kot je SPARQL, ki se uporabljajo za pridobivanje in manipulacijo podatkov, shranjenih v podatkovnem modelu za formalno opisovanje spletnih virov in njihovih metapodatkov (RDF).

  • Python (računalniško programiranje)

    Tehnike in načela razvoja programske opreme, kot so analiza, algoritmi, kodiranje, preskušanje in združevanje programskih paradigem v jeziku Python.

  • struktura informacij

    Vrsta infrastrukture, ki določa obliko podatkov: delno strukturirani, nestrukturirani in strukturirani.

  • tehnike vizualne predstavitve

    Tehnike vizualne predstavitve in medsebojnega vplivanja, kot so histogrami, razsevni grafikoni, površinski grafikoni, drevesni grafikoni in grafikoni z vzporednimi koordinatami, ki se lahko uporabijo za predstavitev abstraktnih numeričnih in nenumeričnih podatkov, da bi ljudje bolje razumeli te informacije.

Programska oprema in tehnologije
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
Ključne lastnosti, ki jih potrebujete
Analitično razmišljanje Sodelovanje Priznanje Neodvisnost Dosežek/Napor Dosežek Inovacija Integriteta Prilagodljivost/Prilagodljivost Zanesljivost Raznolikost Toleranca do stresa Vodenje Skrb za druge Socialna orientacija Samokontrola
Ključne nagrade, ki jih lahko pričakujete
DosežekDelovne razmerePriznanjeRazmerjaPodporaNeodvisnost
Kako se kvalificirati

Inženir/inženirka za umetno inteligenco: kako pridobiti kvalifikacije in kje študirati

Kaj je običajno potrebno za pridobitev kvalifikacije: raven izobrazbe, kje je to reguliran poklic in kje študirati.

Tipična stopnja izobrazbe

Prvostopenjski diplomi

Kje študirati

2992 izobraževalnih programov v 30 državah uči temeljne veščine tega poklica. Poleg tega 728 kratkih tečajev, ki vsak razvijajo svojo spretnost.

Karierno napredovanje

Poti rasti in podobne vloge

Raziščite tipične poti napredovanja v karieri, sorodne veščine in podobne vloge za načrtovanje naslednjega koraka.

Za organizacije

Podatki na tej strani za vaše študente, stranke in zaposlene.

Pogosta vprašanja

Pogosta vprašanja

Kakšna znanja in spretnosti so ključna za uspeh v tem poklicu?
Potrebujete trdno znanje programiranja (npr. Python, Java), algoritmov in struktur podatkov, ter razumevanje metod umetne inteligence. Pomembne so tudi analitične sposobnosti, reševanje problemov in sposobnost učinkovitega sodelovanja v multidisciplinarnih ekipah. Poznavanje področja, v katerem boste delali (npr. robotika, finančni inženiring), je velika prednost.
Ali je potrebno imeti doktorat, da bi delal/a kot inženir/inženirka za umetno inteligenco?
Doktorat ni nujno zahtevan, vendar je pogosto prednost, zlasti za pozicije, ki zahtevajo raziskovalno delo in razvoj novih metod. Diplomirani inženirji z relevantnimi izkušnjami in dodatnimi izobraževanji (npr. specializacija v umetni inteligenci) imajo tudi dobre možnosti za zaposlitev.
Kakšne so možnosti karierne rasti v tem poklicu?
Zaradi rastoče povpraševanje po strokovnjakih za umetno inteligenco so možnosti karierne rasti zelo dobre. Lahko napredujete v vodstvene pozicije, postajate strokovnjak za določeno področje umetne inteligence ali pa se usmerjate v raziskovalno delo in razvoj novih tehnologij.
Inženir/Inženirka Za Umetno Inteligenco — koliko se s tem zasluži v Združenih državah?
140.910 dolarjev na leto po mediani, na dan 2025-05. Mediane zveznih držav segajo od 82.590 do 206.220 dolarjev. Vir: US Bureau of Labor Statistics. Podatek se nanaša na Združene države in ni napoved za Evropo.

Viri: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podatki posodobljeni 3. oktober 2026 O naših podatkih