10 kompetencer i vækst: Efterspørger ansatte, der kan rydde op efter AI

Workslop koster virksomhederne penge

I de forkerte hænder er AI-assistenter ikke nødvendigvis en gevinst for virksomhederne. 

Upworks data viser, at det i gennemsnit tager to timer at rydde op efter en hændelse, hvor AI-output har været af lav kvalitet eller direkte hallucinerende.

Hele 40 procent af medarbejderne har oplevet såkaldt workslop.   

Det har på forskellig vis sat sine spor i typen af job, som netop nu er i efterspørgsel: mennesker, der kan få teknologien til at fungere i praksis.

Det gælder bl.a. kompetencer i oversættelse, kvalitetssikring, digital marketing og projektledelse - områder, hvor AI’s output kræver menneskelig finpudsning og strategisk overblik.

“Den markante stigning i projektlederansættelser, især blandt mindre virksomheder, er et tydeligt tegn på organisatorisk tilpasning under AI-pres,” lyder det fra professor Nicholas Bloom fra Stanford University.

“Det handler ikke kun om planlægning, men om investering i den menneskelige infrastruktur - projektledere, rekrutteringsfolk og økonomiske rådgivere - der kan sikre præcision og effektivitet i en hurtigt foranderlig, AI-drevet økonomi.”

10 AI-relaterede kompetencer i vækst

Data fra Upwork giver et aktuelt og detaljeret billede af, hvilke færdigheder virksomheder reelt hyrer til og dermed et tidligt signal om, hvor arbejdsmarkedet bevæger sig hen. 

Tallene tyder på, at vi ser en stigende efterspørgsel på menneskelige færdigheder, der kan sikre kvalitet, kontekst og kreativ optimering.

AI kan håndtere det tunge, gentagende arbejde, men mennesker er fortsat en afgørende faktor for at skabe værdi.

Her er de ti AI-relaterede kompetencer, som virksomheder lige nu ansætter flest freelancere til – og som it-professionelle med fordel kan holde øje med.

1. Python
   Det alsidige programmeringssprog, der bruges til alt fra dataanalyse og webudvikling til machine learning og AI-modellering. Python er fundamentet for mange AI-løsninger og har et stort bibliotek af værktøjer, der gør det muligt at bygge og tilpasse intelligente systemer.
2. Video editing
   AI-genererede videoer bliver stadig mere udbredte, men de er langt fra fejlfrie. Professionelle med redigeringskompetencer er eftertragtede til at finpudse AI-output, rette fejl og sikre kvalitet. Det kræver både teknisk snilde og et skarpt blik for detaljer.
3. Grafisk design
   AI kan generere billeder, men det kræver menneskelig kreativitet og kritisk sans at sikre, at output er visuelt korrekt og brandmæssigt relevant. Designere med erfaring i at arbejde med AI-værktøjer som Adobe Illustrator er i høj kurs.
4. ChatGPT
   Evnen til at bruge ChatGPT effektivt - fx til indholdsgenerering, automatisering, oversættelse og support – er blevet en eftertragtet kompetence. Det handler ikke kun om at bruge værktøjet, men om at forstå prompt engineering og hvordan man får relevante og korrekte svar.
5. AI-genereret video (ny)
   Ud over redigering handler det her om at kunne skabe videoer direkte med AI-værktøjer. Det kræver forståelse for videoproduktion, lyd, lys og storytelling – og evnen til at få AI til at levere indhold, der matcher virksomhedens tone og visuelle identitet.
6. Machine learning
   ML er hjertet i moderne AI. Kompetencer inden for ML gør det muligt at træne algoritmer, analysere store datamængder og udvikle systemer, der kan lære og tilpasse sig. Det er en kernekompetence i både fintech, cybersikkerhed og automatisering.
7. Virtuel assistance (ny)
   AI bruges til at automatisere daglige opgaver, men det kræver mennesker til at styre og optimere processerne. Virtuelle assistenter med teknisk forståelse og evne til at balancere AI og menneskelig support er i stigende efterspørgsel - især i remote setups.
8. Content writing (ny)
   AI kan skrive - men ikke nødvendigvis godt. Mennesker med flair for redigering, faktatjek og strategisk kommunikation er uundværlige for at sikre, at AI-genereret indhold er korrekt, relevant og i tråd med virksomhedens stemme.
9. Data entry (ny)
   Selvom AI kan håndtere store datamængder, er der stadig brug for mennesker til at spotte fejl, sikre datakvalitet og oversætte data til indsigt. Data entry har udviklet sig til en rolle, hvor man arbejder tæt sammen med AI-værktøjer for at optimere processer.
10. Adobe Illustrator (ny)
    Illustrator har fået AI-funktioner som tekst-til-vektor, automatisk billedredigering og mønstergenerering. Designere, der kan kombinere klassiske Illustrator-kompetencer med AI-funktioner, er eftertragtede - især i marketing og branding.