AI-kompetencer

AI-kompetencepagten samler Danmark om én fælles ambition: At styrke 1 million danskeres evne til at arbejde med kunstig intelligens – ansvarligt, værdiskabende og menneskecentreret. Derfor har vi udviklet en fælles ramme for, hvordan AI-kompetencer forstås, opbygges og måles på tværs af brancher, sektorer og roller.

Sådan forstår vi AI-kompetencer

AI-kompetencer er ikke udelukkende teknisk kunnen, men en bred forståelse af, hvordan mennesker samarbejder med teknologi i praksis. Det handler om faglighed, dømmekraft og nysgerrighed – og om evnen til at omsætte AI til løsninger, der skaber værdi for arbejdsplads, samfund og individ.

AI-kompetencepagtens nationale kompetencemodel sætter rammen for, hvad det vil sige at kunne arbejde med AI i praksis. Modellen bygger på fire domæner:

  • AI-forståelse – kendskab til data, etik og teknologiens rolle
  • AI-brug – evnen til at anvende AI i konkrete arbejdsopgaver
  • AI-udvikling – kompetencer til at designe og bygge AI-løsninger
  • AI-forvaltning – strategisk og ansvarlig implementering

Hver kompetence kan opnås på tre niveauer, hvilket gør det muligt at måle progression over tid, både individuelt og organisatorisk. De tre niveauer er:

  • Kender
  • Forstår
  • Behersker

Sådan udvikler vi AI-kompetencer

AI-kompetenceudvikling sker, når ny viden møder virkelige udfordringer. Derfor tager vores tilgang udgangspunkt i den såkaldte 70-20-10-model:

  • 70 % gennem konkret brug af AI i arbejdet
  • 20 % gennem læring med andre – via netværk, sparring og coaching
  • 10 % gennem formelle kurser og undervisning

På den måde bliver AI-læring en integreret del af arbejdet – ikke en isoleret aktivitet.

AI-opkvalificeringer kan antage mange former, så længe de udvikler de kompetencer, som er beskrevet i AI-kompetencemodellen. Vi anerkender og dokumenterer blandt andet:

  • Formelle uddannelser og efteruddannelse
  • Kurser, workshops og læringsforløb
  • Online læring, microlearning og guides
  • Netværk, faglige events og seminarer
  • Projekter og praksisbaseret læring

Sådan måler vi på opkvalificering

AI-Kompetencepagten måler på de indsatser, der udvikler AI-kompetencer i partnerskabet. Formålet er at skabe et samlet overblik over, hvor og hvordan AI-kompetenceudvikling finder sted, og hvem der deltager i opkvalificeringen.

Målingen bygger på en metode udviklet af HBS Economics, der gør det muligt at følge og dokumentere den samlede indsats på tværs af sektorer, uddannelser og arbejdspladser.

Målingen tager udgangspunkt i tre principper:

  • Helhed: Vi registrerer alle typer af opkvalificering – fra korte læringsforløb, workshops og netværksaktiviteter til længere uddannelser og formelle AMU- og akademiforløb.
  • Kompetenceindhold: Indsatser tælles med, når de udvikler kompetencer inden for AI-forståelse, AI-brug, AI-udvikling eller AI-forvaltning – eller når de i bredere forstand understøtter arbejdet med data, automatisering og teknologiforståelse.
  • Målgrupper: Vi fokuserer i vores optælling på tre profiler på arbejdspladsen:
    • Digitale generalister – medarbejdere, der anvender AI som en del af deres daglige opgaver.
    • Digitale integratorer – fagprofessionelle, der kombinerer domæneviden med teknologisk forståelse.
    • Digitale specialister – dem, der designer, koder eller udvikler AI-løsninger.

Metoden kombinerer partnerindberetninger med registerdata for at give et retvisende billede af omfanget af AI-opkvalificering i Danmark. På den måde kan vi dokumentere, hvordan Danmark bevæger sig mod målet om 1 million opkvalificerede danskere i AI inden 2028 – og samtidig identificere, hvor indsatsen gør den største forskel.

Du kan læse mere i HBS Economics’ notat om måling af opkvalificering (PDF).