Profesionalni profil

ekonomist/ekonomistica

Leća uloge

Bavite li se analizom tržišta, trendova i ekonomskih modela? Kao ekonomist/ekonomistica, oblikovat ćete strategije i pružati ključne savjete poduzećima, vladama i institucijama za donošenje informiranih odluka.

Sažetak

Ekonomisti/ekonomistice u karijernoj skupini 5 (Leadership & Strategy) provode detaljna istraživanja i razvijaju teorije u području ekonomije, koristeći kako mikroekonomsku tako i makroekonomsku analizu. Njihov rad uključuje analizu statističkih podataka, primjenu ekonomskih modela i predviđanje budućih trendova kako bi pomogli organizacijama u donošenju strateških odluka.

Ključne odgovornosti:
  • • Analiza ekonomskih podataka i trendova kako bi se identificirale prilike i rizici.
  • • Razvoj i primjena ekonomskih modela za predviđanje tržišnih trendova i procjenu utjecaja različitih politika.
  • • Pružanje savjeta poduzećima, vladama i institucijama o pitanjima kao što su izvedivost proizvoda, porezne politike i potrošački trendovi.
82%
Otpornost Rezultat

Bavite li se analizom tržišta, trendova i ekonomskih modela? Kao ekonomist/ekonomistica, oblikovat ćete strategije i pružati ključne savjete poduzećima, vladama i institucijama za donošenje informiranih odluka.

Financijske usluge Preddiplomski sveučilišni studij 19% AI izloženost
Započni procjenu Career DNA
Brza provjera pristajanja

Može li vamekonomist/ekonomisticaodgovarati?

Odgovorite na tri brza pitanja. Ovo nije potpuna procjena — to je zadirkivanje koje će vam pomoći da odlučite želite li usporediti svoj profil.

napredak0/3

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuAnalitičko razmišljanje?

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuPostignuće?

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuPostignuće/Napori?

NexFuture

Budućnost za ekonomist/ekonomistica

Izgledi za ekonomist/ekonomistica su izuzetno stabilni. Dok će AI alati pomoći u dnevnim zadacima, jezgra ove uloge leži na ljudskoj prosudbi, što rezultira visokom ocjenom otpornosti od 82,2%.

Kako se računaju ovi rezultati?

Indeks otpornosti (0–100) procjenjuje koliko je ovo zanimanje strukturalno zaštićeno od automatizacije i AI ometanja, temeljen na analizi na razini zadataka. Viši rezultati znače više zadataka koji zahtijevaju ljudsku prosudbu. AI izloženost prikazuje procijenjeni postotak radnih sati koje bi trenutačne AI mogućnosti mogle zahvatiti. Ovo su strukturalni pokazatelji izvedeni iz modela, ne predviđanja o individualnoj sigurnosti posla.

Igraj budućnost

Kako bi seekonomist/ekonomisticamogao promijeniti kako usvajanje umjetne inteligencije raste?

Ljudska prosudba, povjerenje i kontekst ostaju jaki zaštitnici ove uloge.

Značajna transformacija na razini zadataka procjenjuje se za 20 godina (oko 2046) prema odabranom scenariju „Očekivano“.
82%
Otpornost
Rizik automatizacije
EXP25%
Ljudski rub
MOAT80%
2026
2037
2051
Brzina usvajanja umjetne inteligencije:

Kako AI može promijeniti ovu ulogu

Deterministička interpretacija trenutnih signala uloga na temelju modela — nije jamstvo zamjene.

U ljudskom vlasništvu 82% U ljudskom vlasništvu
Što još ovisi o ljudima

Ova uloga ostaje snažno vođena ljudima, gdjerazvijati softver otvorenog kodaovisi o povjerenju, nijansama i prosudbi iz stvarnog svijeta.

Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na matematička ekonomija i politička ekonomija. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
Asist 40% Asist
Gdje AI može postati kopilot

Vjerojatnije je da će umjetna inteligencija pomoći u pomoćnim zadacima kao što suupravljati pravima intelektualnog vlasništva, dokumentacija, pretraživanje i koordinacija tijeka rada.

Automatizirati 19% Automatizirati
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji

Pritisak automatizacije čini se selektivnim, a ne širokim, s najjačim signalom koji trenutno dolazi odGenerativna AI.

Detaljna analiza

Vitalni znakovi, AI vektori i megatrendovi

Prikaži više

Vitalni znakovi

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
Generativna AI 40%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Kognitivni softver 31,5%

Izloženost automatizaciji toka rada, softveru za podršku odlučivanju i digitalizaciji procesa

AI / strojno učenje 2,6%

Izloženost AI-podržanoj analizi, prepoznavanju uzoraka i zadacima prediktivnog modeliranja

Robotska i fizička automatizacija 0%

Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima

Megatrend signali

0-100%
Geopolitičke promjene 70%
Prostorna promjena 23%
Regulatorni pritisak 18%
Zelena tranzicija 5%
Digitalna transformacija 3%
Demografska promjena 0%

Ocjene izvedene iz modela. Označava strukturalnu izloženost megatrendovima, a ne izravnu potražnju.

Tehnički detalji
Metodologija: NexFuture v2.0 Izvori: O*NET 30.0, ESCO v1.2.0 Ažurirano: svi 2026.

NexFuture v2.0 kombinira profile sposobnosti i aktivnosti O*NET s distribucijama grupa vještina ESCO i šest globalnih signala megatrenda. Rezultati su probabilističke procjene, a ne jamstva. Pogledajte NexFuture Methodology White Paper za potpune detalje.

Dan u životu

Što ljudi u ovoj ulozi obično rade

Financijske usluge

Dan u životu

Tipičan dan kaoekonomist/ekonomistica

09
09:00 · jutro
razvijati softver otvorenog koda
Koristiti i proizvoditi softvera otvorenog koda. Poznavati glavne modele otvorenog koda, sustave licenciranja i prakse kodiranja koje se obično primjenjuju u proizvodnji softvera otvorenog koda.
10
10:30 · Sredina jutra
upravljati pravima intelektualnog vlasništva
Baviti se privatnim pravima kojima se proizvodi intelektualnog vlasništva štite od nezakonite uporabe.
12
12:00 · podne
analizirati gospodarske trendove
Analizirati kretanja u domaćoj ili međunarodnoj trgovini, poslovne odnose, bankarstvo i razvoj javnih financija te međusobnu interakciju tih čimbenika u određenom gospodarskom kontekstu.
14
14:00 · poslijepodne
dijeliti i širiti rezultate u znanstvenoj zajednici
Objavljivati znanstvene rezultate javnosti svim prikladnim sredstvima, uključujući na konferencijama, radionicama, seminarima i u znanstvenim publikacijama.
15
15:30 · Kasno popodne
govoriti različite jezike
Savladati strane jezike radi komuniciranja na jednom ili više stranih jezika.
17
17:00 · Zaključak
izvršiti analitičke matematičke izračune
Primjenjivati matematičke metode i koristiti se tehnologijama izračuna kako bi se provele analize i osmislila rješenja za određene probleme.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Softver i tehnologije & Područja znanja
Softver i tehnologije
Aptech Systems GAUSSCC#C++Camfit Data Limited MicrofitEconometric Software LIMDEPESRI ArcGIS softwareEstima Regression Analysis of Time Series RATSFormula translation/translator FORTRANGeneral algebraic modeling system GAMSGeographic information system GIS softwareGlobal Insight AREMOSIBM SPSS StatisticsInsightful S-PLUSMicrosoft AccessMicrosoft ExcelMicrosoft Office softwareMicrosoft OutlookMicrosoft PowerPointMicrosoft SQL Server
Područja znanja
  • matematička ekonomija

    Interdisciplinarno područje koje povezuje matematičke metode i ekonomiju i bavi se primjenom načela matematike za konstruiranje modela ekonomske teorije u kojima se zaključci mogu donijeti na temelju matematičke logike.

  • politička ekonomija

    Područje u kojem se kombiniraju politički i gospodarski čimbenici u analizi modernih društava. Proučavaju se čimbenici kao što su proizvodnja i trgovina te njihovi odnosi sa zakonskim okvirima i općom državom.

  • trgovačko pravo

    Pravni propisi kojima se uređuje određena trgovačka djelatnost.

  • ekonomika okoliša

    Potpodručje ekonomije u kojem se proučava učinkovita raspodjela okolišnih resursa kako bi se negativni utjecaji na prirodni okoliš sveli na najmanju moguću mjeru.

Međusektorske vještine
  • ekonomija
  • empirijska analiza
  • kvantitativna analiza
Bitne vještine
provođenje akademskog istraživanja ili istraživanja tržišta
  • upravljati pristupačnim, interoperabilnim podacima koji se mogu pronaći i ponovno upotrijebiti

    Izrađivati, opisivati, pohranjivati, čuvati i (ponovno) upotrebljavati znanstvene podatke na temelju načela „FAIR” (pristupačni, interoperabilni podaci koji se mogu pronaći i ponovno upotrijebiti), čime se podaci čine što otvorenijima i zatvorenima prema potrebi.

  • provoditi znanstvena istraživanja

    Sudjelovati u osmišljavanju ili stvaranju novih znanja oblikovanjem istraživačkih pitanja, istraživanjem, poboljšanjem ili razvojem koncepata, teorija, modela, tehnika, instrumenata, softvera ili operativnih metoda te korištenjem znanstvenih metoda i tehnika.

  • primjenjivati znanstvene metode

    Primjenjivati znanstvene metode i tehnike za istraživanje fenomena, stjecanjem novog znanja ili ispravljanjem i integracijom prethodnog znanja.

  • provesti kvantitativna istraživanja

    Provesti sustavnu empirijsku istragu pojava koje se mogu promatrati putem statističkih, matematičkih ili računalnih tehnika.

  • primjenjivati načela istraživačke etike i znanstvenog integriteta u istraživačkim aktivnostima

    Primjenjivati temeljna etička načela i zakonodavstvo na znanstvena istraživanja, uključujući pitanja istraživačkog integriteta. Provoditi, preispitivati ili izvještavati o istraživanjima izbjegavajući kršenje tih načela izmišljanjem, krivotvorenjem i plagijatima.

  • promicati otvorene inovacije u istraživanju

    Poticati integriranu suradnju u okviru koje različiti dionici zajedno stvaraju inovacije kao zajedničku vrijednost.

pisanje stručnih ili akademskih tekstova
  • pisati znanstvene i stručne radove, izrađivati tehničku dokumentaciju

    Pisati i uređivati znanstvene, akademske ili tehničke tekstove o različitim temama.

  • dijeliti i širiti rezultate u znanstvenoj zajednici

    Objavljivati znanstvene rezultate javnosti svim prikladnim sredstvima, uključujući na konferencijama, radionicama, seminarima i u znanstvenim publikacijama.

  • objavljivati znanstvena istraživanja

    Provoditi znanstvena istraživanja u svojem području na visokoj školi, sveučilištu ili samostalno i objavljivati rezultate u knjigama ili znanstvenim i stručnim časopisima kako bi ostvarili znanstveni doprinos i postigli osobnu akademsku akreditaciju.

  • pisati znanstvene publikacije

    Prezentirati hipotezu, pronalaske i zaključke znanstvenog istraživanja u vašem stručnom području u profesionalnoj publikaciji.

upravljanje informacijama
  • upravljati istraživačkim podacima

    Proizvoditi i analizirati znanstvene podatke koji proizlaze iz kvalitativnih i kvantitativnih istraživačkih metoda. Pohranjivati i održavati podatke u istraživačkim bazama podataka. Podupirati ponovnu uporabu znanstvenih podataka i biti upoznat s načelima otvorenog pristupa podacima.

rad s drugima
  • Komunicirati na profesionalnoj razini u istraživačkom i poslovnom okruženju.

    Odnositi se s poštovanjem prema drugima i biti kolegijalan. Slušati, davati i primati komentare o radu, obazrivo postupati s drugima neovisno o ulozi – to uključuje nadzor nad osobljem i vođenje u profesionalnom okruženju.

programiranje računalnih sustava
  • razvijati softver otvorenog koda

    Koristiti i proizvoditi softvera otvorenog koda. Poznavati glavne modele otvorenog koda, sustave licenciranja i prakse kodiranja koje se obično primjenjuju u proizvodnji softvera otvorenog koda.

služenje stranim jezicima
  • govoriti različite jezike

    Savladati strane jezike radi komuniciranja na jednom ili više stranih jezika.

obavljanje izračuna
  • izvršiti analitičke matematičke izračune

    Primjenjivati matematičke metode i koristiti se tehnologijama izračuna kako bi se provele analize i osmislila rješenja za određene probleme.

analiziranje i vrednovanje informacija i podataka
  • primijeniti tehnike statističke analize

    Upotrebljavati modele (opisna ili inferencijalna statistika) i tehnike (rudarenje podataka ili strojno učenje) za statističku analizu i IKT alate za analizu podataka, otkrivanje korelacija i predviđanja trendova.

Vještina DNA

Vještina DNA

Osobine radne ličnosti i vrijednosti koje definiraju ovu ulogu

Ključne osobine koje su vam potrebne
Analitičko razmišljanje Postignuće/Napori Priznanje Neovisnost Raznolikost Integritet Inovacija Postignuće Pouzdanost Suradnja Samokontrola Prilagodljivost/Fleksibilnost Otpornost na stres Vođstvo Briga za druge Socijalna orijentacija
Ključne nagrade koje možete očekivati
PostignućeUvjeti radaPriznanjeOdnosiPodrškaNeovisnost
Napredovanje u karijeri

Putovi rasta i slične uloge

Istražite tipične putove napredovanja u karijeri, srodne vještine i slične uloge kako biste planirali svoj sljedeći prijelaz.

Krajolik karijere

Gdje se uklapaekonomist/ekonomistica?

Ova uloga
ekonomist/ekonomistica Ova uloga

Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.

)}
Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su ključne vještine potrebne za uspjeh kao ekonomist/ekonomistica?
Osim izvrsnog znanja ekonomskih teorija i modela, potrebna je i analitička sposobnost, vještina rješavanja problema, sposobnost interpretacije statističkih podataka te izvrsne komunikacijske vještine za prezentiranje složenih informacija na jasan i razumljiv način.
Kako se rad ekonomista/ekonomistice razlikuje od radu financijskog analitičara?
Dok se financijski analitičari fokusiraju na analizu financijskih podataka i ulaganja, ekonomisti/ekonomistice imaju širi fokus na razumijevanje ekonomskih trendova i utjecaja na različite sektore i društvo u cjelini. Ekonomisti/ekonomistice često rade na oblikovanju politika i strategija, dok se financijski analitičari više bave procjenom financijskih performansi.
Koji su najčešći poslodavci za ekonomiste/ekonomistice u Hrvatskoj?
Ekonomisti/ekonomistice su traženi u različitim sektorima, uključujući komercijalne banke, osiguravajuća društva, konzultantske tvrtke, državne institucije (npr. Ministarstvo financija, Hrvatska narodna banka), istraživačke institute i međunarodne organizacije.