AI-kompetencer vigtige ved ansættelser, men grader tæller stadig — Arushree Agarwal

Det indiske aktiemarked har muligvis mistet noget af sin glans i de seneste måneder, efterhånden som udenlandske institutionelle investorer trækker penge ud — dels fordi global kapital i stigende grad søger mod økonomier, der er tættere forbundet med boomet i infrastruktur til kunstig intelligens.

Når det gælder virksomhedernes adoption af AI på arbejdspladsen, fremstår Indien som en af verdens mest fremtrædende aktører.

Indien er blevet et af de stærkeste markeder globalt for adoption af AI på arbejdspladsen, hvor medarbejdere rapporterer nogle af de højeste niveauer af produktivitetsgevinster, arbejdsglæde og optimisme om AI-agenters fremtidige rolle, ifølge Boston Consulting Groups rapport 'AI at Work 2026'.

Blandt frontlinjemedarbejdere oplyste 95% af de indiske respondenter, at de bruger AI mindst flere gange om ugen, hvilket placerer Indien som det højest rangerede marked i undersøgelsen. Det globale gennemsnit var 74%.

Forskellen var lige så markant blandt ledere og forretningsansvarlige. Indien toppede alle undersøgte markeder, med 97% der rapporterede regelmæssig brug af AI, mod et globalt gennemsnit på 90%.

Samtidig kæmper arbejdsgivere med en vedvarende mangel på talent.

Ifølge ManpowerGroups Global Talent Shortage Survey kæmper 82% af indiske arbejdsgivere med at besætte ledige stillinger i 2026, hvilket er markant højere end det globale gennemsnit på 72%.

For første gang har AI-relaterede færdigheder overhalet alle andre kompetencer som de sværeste for arbejdsgivere at finde, og overgår dermed traditionel ingeniør- og it-ekspertise.

AI-forståelse og udvikling af AI-modeller er nu blandt de mest efterspurgte, men også mest knappe færdigheder på arbejdsmarkedet.

Kombinationen af accelererende AI-adoption og en voksende kompetencekløft får virksomheder til at genoverveje, hvordan de udvikler talent internt.

Arushree Agarwal, administrerende direktør for upGrad Enterprise, som samarbejder med organisationer om opkvalificering af arbejdsstyrken og virksomhedstræningsprogrammer, peger på data der viser, at 83% af medarbejderne nu betragter AI-kompetencer som essentielle på tværs af jobniveauer, mens 70% af arbejdsgiverne prioriterer AI-kompetencer i ansættelsesprocessen.

I et interview med publikationen kommenterer Agarwal også på nogle af de mere presserende spørgsmål, der opstår i relation til AI og arbejdsmarkedet, efterhånden som teknologien trænger dybere ind i vores kontorer og liv.

»Vurderinger af AI-færdigheder og praktiske demonstrationer af færdigheder vil finde vej ind i de fleste ansættelsesprocesser — ikke fordi formelle kvalifikationer mister værdi, men fordi de ikke længere er tilstrækkelige alene,« siger hun til Invezz.

Uddrag:

Ingeniør- og digitale leverancefunktioner har størst efterspørgsel efter AI-kompetencer

Invezz: Mener du, der er tilstrækkelig institutionel vilje til at satse på at træne medarbejdere i AI-kompetencer, eller er det noget, medarbejderne i højere grad gør på egen hånd? Hvilke sektorer, og inden for dem hvilke funktioner, ser størst efterspørgsel efter opkvalificering i AI?

Arushree Agarwal: Den institutionelle vilje er entydig.

upGrad Enterprise’s Workforce Wishlist-rapport 2025 fortæller en klar historie: 83% af medarbejderne ser AI-kompetencer som essentielle på tværs af jobniveauer, og 70% af arbejdsgiverne prioriterer nu AI-kompetencer i ansættelsesøjeblikket.

Det er ikke blot et signal. Det er et mandat.

Men vilje alene skaber ikke kompetence, og derfor er strukturen afgørende.

Hos upGrad Enterprise arbejder vi med opbygning af AI-kompetencer gennem tre linser: AI for Leaders, AI for Users og AI for Builders.

Det er ikke blot målgrupper — de repræsenterer tre forskellige svigtpunkter, hvis nogen af dem forsømmes.

Et ledelseslag uden strategi vil implementere AI uden retning. Udviklere uden dybde vil udvikle de forkerte løsninger.

Og brugere, som ikke ved, hvordan de faktisk anvender disse værktøjer i hverdagen, vil sikre, at selv de bedst udviklede løsninger bliver underudnyttet.

Alle tre skal udvikle sig samtidig, ellers forrentes investeringen ikke.

Med hensyn til hvor efterspørgslen er skarpest — ja, ingeniør- og digitale leverancefunktioner oplever et intenst pres.

Den mere interessante ændring er imidlertid bredden.

Marketingteams ønsker AI-ledet personalisering, finansafdelinger kigger på automatisering, HR bruger AI til talentanalyse, og drift øger effektiviteten gennem AI-implementering.

Mandatet er flyttet fra at opbygge AI-kompetencer i it til at opbygge AI-færdighed på tværs af organisationen.

AI er ikke længere en specialistfærdighed.

Det bliver en organisatorisk kapabilitet — og de organisationer, der behandler det sådan, fører an.

Ansættelsesprocesser vil snart omfatte AI-færdighedstests

Invezz: Ifølge data er entry-level-stillinger og junior white-collar-job mest udsatte for AI-forstyrrelser. Mener du, at virksomheder på sigt vil foretrække AI-verificerede færdighedsvurderinger frem for uddannelseskvalifikationer?

Arushree Agarwal: Det bliver ikke en erstatning — det bliver en kombination, og den kombination er allerede ved at tage form.

Formel uddannelse bygger det grundlæggende tankesæt, den strukturerede ræsonnementsevne, kommunikations- og problemløsningsevner, som fortsat er afgørende.

Det forsvinder ikke.

Hvad der ændrer sig, er vægten af dokumenteret arbejde ved siden af disse kvalifikationer.

Når 83% af fagfolk rangerer AI som den mest efterspurgte færdighed, og denne efterspørgsel går på tværs af alle jobniveauer, følger det, at evnen til at demonstrere reelt AI-niveau — ikke blot at påstå det — bliver en del af stort set enhver ansættelsessamtale.

En grad fortæller dig, at en person kan lære. En portefølje af reelle projekter, en dokumenteret evne til at arbejde med AI-værktøjer, en historik af selvinitierede anvendelser — det viser, at personen allerede har det.

Nyuddannede, der møder op med et GitHub-repositorium eller et Kaggle-projekt, fremlægger et andet slags bevis end dem, der kun kommer med et certifikat.

Det ærlige svar er, at vurderinger af AI-færdighed og praktiske demonstrationer af færdigheder vil finde vej ind i de fleste ansættelsesprocesser — ikke fordi formelle kvalifikationer mister værdi, men fordi de ikke længere er tilstrækkelige alene.

Benchmarken er simpelthen rykket. Og for den enkelte er det ikke en trussel — det er en åbning.

De, der proaktivt bygger dette bevis på arbejde, med eller uden institutionelt sponsorat, er dem, der hurtigere vil rykke op i værdikæden.

Kan opkvalificering følge med den hastigt opgraderende AI?

Invezz: Opgraderingerne i AI sker med lysets hastighed. Hvordan kan opkvalificering følge med?

Arushree Agarwal: En del af opkvalificering i AI er at lære at tilpasse sig og bevæge sig i dette hurtige tempo — derfor er agilitet i forhold til AI i sig selv en færdighed, som gode læringsprogrammer skal opbygge.

Målet er ikke at lære folk hvert værktøj eller hver modelopdatering.

Målet er at opbygge et mindset og en metodik, der gør det muligt for folk løbende at lære, aflære og genlære, efterhånden som teknologien udvikler sig.

Derfor betyder kvaliteten af læringsarkitekturen så meget.

Programmer baseret på førstprincipper og videnskabelig tænkning giver lærende et holdbart fundament.

Når man forstår den underliggende logik i, hvordan AI fungerer, bliver det langt mere intuitivt at tilpasse sig nye værktøjer.

Indhold alene kan ikke gøre dette. Struktureret, resultatorienteret læring, der opbygger reel kapabilitet, er det, der gør forskellen.