Lästid: 3 minuter
Senast redigerad:
Mest efterfrågade rollerna inom data och AI 2026
Yrken som trendar när rätt data blir avgörande
Bortom AI-hypen växer nu ett affärskritiskt behov. Allt fler arbetsgivare efterfrågar specialistroller som kan strukturera data, validera insikter och säkerställa att AI skapar verkligt värde och minimerar risker. Så vilka roller blir avgörande framåt? Vi på Ada Digital listar de hetaste kompetenserna inom dataanalys och AI inför 2026 och hur du lyckas rekrytera dem.
AI-, analys- och cybersäkerhetsroller är några av de snabbast växande globalt fram till 2030. Det bedömer World Economic Forum i sin Future of Jobs Report. Och det är knappast någon överraskning. För utan strukturerad och kvalitetssäkrad data, mänskligt ansvar och affärsintegration uteblir värdet – eller leder i värsta fall till felbeslut till följd AI-hallucinationer.
På Ada Digital ser vi hur roller inom data och analys snabbt gått från stödresurser till affärskritiska nyckelroller. Data Scientists, AI Engineers och BI Developers är inte längre bara en del av techteamet, utan strategiska aktörer vars rapporter och insikter påverkar högt upp i ledningen.
– Därför ser vi nu en växande efterfrågan på analys och BI-specialister som både förstår tekniken och affären. Det handlar inte bara om kunskap inom prompt engineering, utan också veta att man arbetar med rätt siffor och samtidigt ifrågasätta svaret som kommer tillbaka så att det är korrekt, säger Mathias Jonsson, affärsområdeschef på Ada Digital som fortsätter:
– AI har öppnat upp för nya roller för just dataanalytiker som kan ta verksamheten till nästa steg.
Topp 5 mest efterfrågade data- och AI-roller
Här är de fem mest efterfrågade rollerna inom dataanalys och AI, samt hur du bäst bedömer dem i när du ska rekrytera eller hyra konsulter.
1. Data Scientist
Analytikern som omvandlar stora datamängder till affärsinsikter.
- Hard skills: Python, R, statistik, visualisering, A/B-testning, pipelines, generativ AI
- Soft skills: Affärsförståelse, nyfikenhet, kommunikation, analytiskt och kritiskt tänkande
- Så bedömer du: Be om exempel på datamodeller som använts i verklig affär, gör ett tekniskt case (t.ex. prediktion + visualisering), ställ frågor om validering och bias-tolkning.
2. AI Engineer / Machine Learning Engineer
Ingenjören som tränar, deployar och övervakar AI-modeller i produktion.
- Hard skills: TensorFlow, PyTorch, MLOps, molnplattformar, LLM fine-tuning, API:er
- Soft skills: Problemlösning, dokumentation, komplexitetshantering, samarbete
- Så bedömer du: Be om tidigare projekt (GitHub, portfölj eller whiteboard), testa MLOps-förståelse – från datainsamling till deployment, fråga hur kandidaten övervakar och justerar modeller efter produktion.
3. BI Developer / Data Analyst
Datatolkaren som visualiserar trender och bygger beslutsunderlag.
- Hard skills: SQL, Power BI, Tableau, ETL, Python, AI-assisterade verktyg
- Soft skills: Affärstänk, pedagogisk kommunikation, analysförmåga
- Så bedömer du: Låt kandidaten bygga en dashboard på case-data, fråga hur hen kommunicerat insikter som lett till affärsförändring, testa förståelse för datakvalitet, särskilt i AI-assisterade sammanhang.
4. AI Strateg / Chief Data Scientist / Chief AI Officer (CAIO)
Visionären som driver strategi, riktning och ansvarsfull AI-användning.
- Hard skills: AI-strategi, ROI-analys, governance, dataarkitektur, EU AI Act
- Soft skills: Ledarskap, strategiskt tänk, påverkan, förändringsledning
- Så bedömer du: Be om tidigare roadmap eller AI-initiativ, fråga om erfarenhet av compliance, risk och bias, mät förmågan att översätta AI-potential till affärsvärde.
5. AI Bias Reviewer / AI Educator / Responsible AI Specialist
AI-väktaren som säkerställer etik, transparens och intern förståelse.
- Hard skills: Algoritmisk granskning, Responsible AI, policy, utbildning
- Soft skills: Integritet, pedagogik förmåga, lyhördhet, kommunikation
- Så bedömer du: Be om exempel där kandidaten identifierat bias, fråga hur hen utbildat eller påverkat organisationens AI-mognad, utvärdera hur hen hanterar balans mellan innovation och etik.
Andra heta AI-roller att hålla ögonen på
Här är andra titlar som växer snabbt, beroende på bransch och mognadsgrad:
- Prompt Engineer
- AI Product Manager
- NLP Specialist
- Utvecklare inom generativ AI
- Algorithm Bias Auditor
- AI Architect
- A+I Architect
- Data Science Educator
- Analytics Consultant
- Director of Analytics
- Machine Learning Scientist
- Data Storyteller
- Chief Data Scientist
- Product Manager med AI-inriktning
Men hur säkrar du egentligen framtidens AI-kompetens?
Slutsatsen blir tydlig: att rekrytera rätt inom AI kräver mer än en teknisk kravprofil. Det handlar om att hitta personer som kan navigera mellan data, affär och människor. Samtidigt som de växer med rollen i takt med organisationens AI-mognad.
– Många stirrar sig blinda på titlar, men det är kompetensen som räknas. Till exempel kan en Data Engineer bli avgörande i er AI-strategi om miljön och förväntningarna är rätt, säger Mathias Jonsson.
Portfolio, case och kommunikation väger allt tyngre än utbildning och CV eftersom utvecklingen går så snabbt. Samtidigt blir soft skills som förmågan att lära sig snabbt, vara pedagogisk, nyfiken och affärstänk allt viktigare. Särskilt i roller som ska arbeta tvärfunktionellt och driva förändring.
– De som verkligen gör skillnad är de som kan översätta teknik till affärsvärde och förklara AI-modeller så att hela organisationen förstår, avslutar Mathias.
Fördjupning: Vad är egentligen AI-kompetens inom IT och Tech?
Söker du rätt kompetens inom data, analys och AI?
Ada Digital hjälper arbetsgivare i hela Sverige att driva sin digitala affär framåt genom att matcha dem med rätt talanger, IT-specialister, konsulter och ledare. Medarbetare med kompetens för att möta inte bara dagens utmaningar och möjligheter, utan också morgondagens.
För förändring är konstant. Det vet vi. Därför fortsätter vi utmana. Både branschen och oss själva. Och vi vill ligga steget före. Vill du? Hör av dig!
