Enligt pressmeddelandet från TNG/Ada Digital garanterar framtiden ökad efterfrågan på kompetenser inom AI, analys och cybersäkerhet – globalt redan identifierade av World Economic Forum som några av de snabbast växande rollerna till 2030.
I Sverige bekräftar Ada Digital denna trend med sin egen data: arbetsgivare söker i ökande grad personer som kan hantera stora datamängder, bygga och driftsätta AI-modeller samt tolka och förklara insikter för hela organisationen.
Topp 5 mest efterfrågade roller
Pressmeddelandet anger följande fem roller som särskilt heta just nu:
-
Data Scientist – omvandlar stora datamängder till affärsinsikter.
-
AI Engineer / ML Engineer – tränar, deployar och övervakar AI-modeller.
-
BI Developer / Data Analyst – visualiserar trender och bygger beslutsunderlag.
-
AI Strateg / Chief AI Officer (CAIO) – driver strategi, affärsintegration och AI-governance.
-
Responsible AI Specialist / AI Bias Reviewer – säkerställer etik, transparens och ansvar.
Skiftet mot helhetskompetens
Men det handlar inte längre bara om att ha rätt teknisk titel eller kodningsfärdighet. Mathias Jonsson, affärsområdeschef på Ada Digital, betonar att arbetsgivare alltmer bedömer kandidater utifrån helhetskompetens – där förmågan att kommunicera, tolka och affärsorientera är avgörande.
Jonsson påpekar även att 43 procent av IT-chefer och specialister pekar på ”felaktig eller otillräcklig data” som den största risken med AI. Det visar att tekniken inte kan fungera i ett vakuum – utan kräver kvalitetssäkrad data, mänsklig granskning och rätt kompetens.
HR-implicationer: så bör rekrytering och kompetensutveckling anpassas
För HR-chefer och rekryterande organisationer innebär detta flera viktiga insikter:
-
Kompetensprofilen måste breddas: Utöver teknisk skicklighet behövs färdigheter i kommunikation, affärsförståelse, etiskt tänkande och förändringsledning.
-
Utveckling och omskolning blir strategiska verktyg: Med begränsad tillgång till spetskompetens kan intern utveckling, mentorskap och kompetensväxling (t.ex. från traditionell matematiker till BI-analytiker) väga tungt.
-
Case-baserad urvalsmetodik: Jonsson menar att kandidater med konkreta portfolio-arbeten och praktiska case kommer att stå ut mer än de med traditionella CV:n.
-
Datakvalitet som HR-riskfaktor: Eftersom datafel lyfts fram som en central risk i AI-projekt bör HR och rekrytering också tänka till kring hur datahantering, ansvar och bias kan påverka organisationens AI-satsningar.
-
Affärsdriven rekrytering: Rollen handlar inte längre om att bara skapa modeller – utan om att skapa affärsnytta och förankring i hela organisationen. Att kunna ”översätta teknik till affärsvärde” blir en differentierande faktor.
För organisationer som vill ligga i framkant är möjligheten att attrahera och utveckla rätt typ av talanger inom data och AI avgörande – inte minst med tanke på hur snabbt kompetenslandskapet nu rör sig. Den traditionella synen på teknikroller räcker inte längre: framtidens framgång bygger på att gå från analys till affärsinsikt, från algoritm till organisation. HR-ledaren spelar här en nyckelroll – i att identifiera, forma och förvalta den mix av hårda och mjuka kompetenser som krävs.
För dem som redan nu planerar sin kompetensförsörjning inför 2026 och framåt gäller det att tänka strategiskt: Vilka data- och AI-roller behöver vi? Vilken bredd av kompetenser krävs? Och hur bygger vi en organisation som kan omsätta tekniken till resultat?
Med andra ord – vägen till framgång går via både kod och kommunikation.
