En AI-byrå arbetar med att utveckla och implementera lösningar baserade på artificiell intelligens. Det kan handla om att skapa smarta chatbotar, automatisera processer, analysera stora datamängder, bygga prediktiva modeller eller utveckla kundanpassade AI-verktyg. Genom kombinationen av teknik, strategi och data hjälper byrån företag att bli mer effektiva, innovativa och datadrivna.
Även om området är relativt nytt finns redan en växande mängd relaterade yrkesroller inom AI. I takt med att fler AI-byråer etablerar sig i Västerås, kommer efterfrågan på kompetens inom artificiell intelligens att öka kraftigt. Det innebär stora möjligheter för både tekniskt och kreativt lagda yrkespersoner.
En AI-ingenjör utvecklar system som kan lära sig, resonera och fatta beslut baserat på data. Rollen kombinerar programmering, matematik och domänkunskap för att skapa algoritmer och maskininlärningsmodeller som löser verkliga problem. AI-ingenjörer arbetar ofta med neurala nätverk, bildigenkänning, naturlig språkbehandling och automatisering. De samarbetar med dataingenjörer och forskare för att designa skalbara, robusta AI-lösningar som kan integreras i företagets system. Yrket kräver både teknisk skicklighet och förmåga att förstå verksamhetsmål, vilket gör AI-ingenjören central i övergången mot datadrivna och intelligenta organisationer.
En Data Scientist analyserar stora datamängder för att upptäcka mönster, trender och insikter som kan förbättra beslutsfattande och affärsstrategi. Yrket kombinerar statistik, matematik, programmering och förståelse för maskininlärning. Data Scientists använder verktyg som Python, R och SQL för att bygga modeller som kan förutsäga framtida utfall. De arbetar ofta nära verksamhetsledare för att översätta komplex data till handlingsbara rekommendationer. Rollen kräver kreativt tänkande, datadriven nyfikenhet och förmåga att kommunicera tekniska resultat på ett begripligt sätt till icke-tekniska beslutsfattare.
En Prompt Engineer fokuserar på att skapa och förbättra instruktioner (prompts) som styr hur språkmodeller som ChatGPT eller andra generativa AI-system svarar. Genom att förstå modellernas beteende, språkstruktur och kontext kan de formulera exakta och effektiva prompts som ger relevanta, pålitliga och kreativa resultat. Rollen kombinerar lingvistik, kreativt skrivande och teknisk förståelse för AI-system. Prompt Engineers experimenterar med ton, format och struktur för att optimera interaktionen mellan människa och maskin. De är särskilt efterfrågade i branscher som innehållsproduktion, kundservice och utbildning.
En ML Ops-specialist ansvarar för att implementera, övervaka och underhålla maskininlärningsmodeller i produktion. Rollen fungerar som en brygga mellan utveckling och drift (operations) och säkerställer att modeller fungerar stabilt över tid. De bygger automatiserade pipelines för datainsamling, modellträning och distribution. ML Ops-specialister använder verktyg som Docker, Kubernetes och TensorFlow för att effektivisera processen. Deras arbete möjliggör skalbara, pålitliga och kontinuerligt förbättrade AI-system. Rollen är avgörande för företag som vill operationalisera AI snarare än att stanna på experimentnivå.
En Dataanalytiker samlar, bearbetar och tolkar data för att identifiera mönster, trender och möjligheter. De arbetar ofta med verktyg som Excel, Power BI, Tableau och SQL för att visualisera data på ett begripligt sätt. Rollen handlar inte bara om siffror, utan även om att berätta en tydlig historia som leder till bättre beslut. Dataanalytikern fungerar som en länk mellan teknik och affär, där analytisk noggrannhet och kommunikationsförmåga är avgörande. Yrket passar personer med intresse för både statistik och problemlösning, och är en vanlig inkörsport till mer avancerade AI-roller.
En AI-etiker ser till att artificiell intelligens utvecklas och används på ett ansvarsfullt, rättvist och transparent sätt. Rollen kombinerar teknikförståelse med juridik, filosofi och samhällsvetenskap. AI-etiker analyserar risker kring bias, integritet och mänsklig påverkan, och utformar riktlinjer för etiskt AI-användande. De arbetar nära utvecklingsteam, jurister och beslutsfattare för att säkerställa att tekniken följer lagar och moraliska principer. I takt med att AI påverkar fler samhällsområden blir AI-etikerns roll allt viktigare för att bygga förtroende och hållbar innovation.
En AI-tränare arbetar med att förbättra AI-system genom datamärkning, klassificering och kvalitetskontroll. De säkerställer att maskininlärningsmodeller får korrekt och relevant träningsdata, vilket avgör hur väl systemen fungerar. Arbetet kan innebära att kategorisera bilder, granska text eller ge feedback på modellens output. AI-tränare är ofta avgörande i utvecklingsfasen, särskilt för språkmodeller och datorseende. Rollen kräver noggrannhet, tålamod och förståelse för kontext. Det är också en bra ingångsroll för personer som vill arbeta praktiskt med AI utan att nödvändigtvis programmera.
En NLP-specialist (Natural Language Processing) utvecklar AI-system som förstår, tolkar och genererar mänskligt språk. De arbetar med textanalys, språkmodellering, översättning, taligenkänning och sentimentanalys. NLP-specialister använder tekniker som transformer-modeller (t.ex. BERT, GPT) och programmeringsspråk som Python. Deras arbete gör det möjligt för maskiner att kommunicera naturligt med människor via chattbottar, röstassistenter eller textbaserade gränssnitt. Rollen kräver en kombination av lingvistisk förståelse och avancerad maskininlärningskompetens. NLP-specialister spelar en central roll i utvecklingen av användarvänliga AI-lösningar.
En AI-designer kombinerar design, psykologi och teknik för att skapa användarupplevelser där AI fungerar naturligt och hjälpsamt. De fokuserar på interaktionsdesign, användarflöden och etiskt ansvar. Rollen innebär att förstå hur människor tänker, kommunicerar och fattar beslut i mötet med intelligenta system. AI-designers arbetar med röstassistenter, chatbotar, rekommendationssystem och gränssnitt som anpassar sig dynamiskt till användaren. De samarbetar med utvecklare och forskare för att säkerställa att tekniken känns mänsklig, transparent och tillförlitlig. En AI-designer gör AI begriplig och användbar i vardagen.
En automationsutvecklare bygger och underhåller system som effektiviserar verksamhetsprocesser med hjälp av AI och robotiserad processautomation (RPA). De identifierar uppgifter som kan automatiseras, skapar arbetsflöden och integrerar AI-komponenter som beslutsstöd eller databehandling. Rollen kräver förståelse för både teknik och affärsprocesser. Automationsutvecklare använder ofta plattformar som UiPath, Power Automate och Python. Målet är att frigöra tid, minska fel och öka produktiviteten. De är centrala i digitala transformationsprojekt och bidrar till att företag kan arbeta smartare snarare än hårdare.
En AI-projektledare ansvarar för planering, genomförande och leverans av AI-relaterade projekt. De koordinerar arbetet mellan tekniker, forskare, designers och beslutsfattare, och ser till att projektet håller tidsplan och budget. Rollen kräver både teknisk förståelse och stark kommunikationsförmåga. AI-projektledare översätter affärsbehov till tekniska krav och följer upp modellernas prestanda. De arbetar ofta agilt och använder verktyg som Jira eller Trello. I takt med att fler företag implementerar AI blir projektledarens förmåga att balansera innovation med struktur avgörande för framgång.
En AI-strateg hjälper företag att förstå hur artificiell intelligens kan skapa affärsnytta och konkurrensfördelar. De kartlägger möjligheter, identifierar risker och utvecklar långsiktiga planer för AI-implementering. Rollen kräver en kombination av teknisk insikt, affärsförståelse och förändringsledning. AI-strategen fungerar som en länk mellan ledning och utveckling, och säkerställer att satsningar på AI ligger i linje med företagets mål. De följer trender, analyserar ROI och hjälper organisationer att fatta strategiska beslut kring teknikval, partnerskap och kompetensutveckling.
En dataingenjör bygger den infrastruktur som krävs för att samla in, lagra och bearbeta data som används i AI-system. De arbetar med databaser, molntjänster och ETL-processer (Extract, Transform, Load) för att säkerställa att data är tillgänglig, korrekt och säker. Rollen kräver goda kunskaper i programmering (ofta Python, SQL, Scala) och förståelse för distribuerade system. Dataingenjörer samarbetar nära Data Scientists och AI-utvecklare för att möjliggöra maskininlärning i stor skala. Deras arbete är grunden för varje AI-projekt – utan bra data, ingen fungerande AI.
En AI-forskare utforskar nya metoder, algoritmer och tillämpningar inom artificiell intelligens. De arbetar ofta på universitet, forskningsinstitut eller inom företags FoU-avdelningar. Fokus ligger på att förbättra modellernas prestanda, förståelse och effektivitet. AI-forskare experimenterar med neurala nätverk, reinforcement learning, datorseende och språkmodeller. De publicerar vetenskapliga artiklar, testar hypoteser och bidrar till den teoretiska grunden för framtidens AI. Rollen kräver djupa kunskaper i matematik, statistik och programmering. AI-forskare driver innovationen framåt och inspirerar nya teknologiska genombrott.
En AI-konsult hjälper företag att identifiera hur artificiell intelligens kan skapa värde i deras verksamhet. De analyserar behov, föreslår lösningar och leder implementeringsprojekt. Rollen kräver både teknisk förståelse och affärsmässig kommunikation. AI-konsulter översätter komplex teknik till praktiska tillämpningar och samarbetar med utvecklingsteam för att säkerställa att lösningarna fungerar i verkligheten. De kan arbeta inom områden som kundservice, produktion, marknadsföring eller energi. Yrket passar personer som vill arbeta rådgivande, kombinera strategi och teknik, och bidra till att företag tar klivet in i AI-eran.
Till alla AI-intresserade i Västerås: fortsätt vara nyfikna, experimentera och utbilda er inom AI. Tillsammans kan ni bygga en stark lokal AI-community och driva innovationen framåt i regionen.