Generativ AI i fordonsjättarnas exjobb: från 2 till 33 på två år

Före 2023 fanns inga exjobb om stora språkmodeller hos de tre bolagen. Det som fanns var generativa modeller av äldre slag, till exempel för att skapa syntetisk sensordata. Sedan dess har ämnet vuxit snabbare än något annat i deras exjobb: från 2 år 2023 till 12 år 2024 och 33 år 2025. Under 2026 har arkiven hittills registrerat 17, och året är inte slut.

Ökningen syns hos alla tre. Det talar för en förändring i hela branschen snarare än ett enskilt bolags satsning.

Två användningar dominerar. Den ena är fordonens mjukvara: språkmodeller som skriver testfall utifrån krav, granskar kravtexter och kontrollerar kod. Den andra är bolagens egna data: verkstadsrapporter, felloggar och provdata som modellen ska läsa, sammanfatta eller göra sökbara. Chattbottar som svarar på frågor ur interna dokument är det tredje stora temat.

Få exjobb handlar om generativ AI i själva fordonet. Tekniken används framför allt för att utveckla fordonen, inte i dem.

Tester, krav och verifiering av mjukvara (18)

• Hybrid Retrieval-Augmented Generation for Automated ECU Test Case Generation
• Automated Test Generation From Software Requirements Using an LLM
• LLM-Assisted Requirements Decomposition in Automotive Software Engineering

Analys av loggar, data och dokument (18)

• LLM-based Log Analysis for Fault Localization in the Automotive Industry
• Large Language Models Applied to Engine Testing
• Hybrid Prompt Optimization Without Fine-Tuning: Enhancing Information Extraction and Translation in Vehicle Maintenance Records

Assistenter och chattbottar över interna dokument (15)

• AI in Automotive Repair: Building a Data Driven Chatbot for Enhanced Vehicle Diagnostics
• Design and Evaluation of a RAG Chatbot in an Industrial Setting
• Developing Intelligent Chatbots at Scania: Integrating Technological Solutions and Data Protection Considerations

Organisation och arbetssätt (7)

• Generativ AI som verktyg för resurseffektiv produktion
• The Evolution of Organizational Decision-Making: Exploring How Generative AI Can Enhance Decision-Making

I fordonet och för föraren (4)

• In-car voice assistants: The need and potential for AI-enabled voice assistants in vehicles
• Personalized AI Driver Coaching in Heavy-Duty Trucks for Fuel-Efficient Driving

Mest prototyper

49 av de 62 exjobben 2024–2026 byggde och testade en fungerande prototyp, oftast med retrieval-augmented generation (RAG), där modellen hämtar svaren ur bolagets egna dokument. Resten är utredningar och rekommendationer. Exjobben visar alltså vad bolagen provar, inte vad de har infört.

Så har vi räknat

Underlaget är 2 298 exjobb 2020–2026 som våra regler kopplar till Scania, Volvo Cars eller Volvokoncernen. En språkmodell har läst sammanfattning, framsidor och slutsats i varje exjobb och angett vilket företag som var värd och vilka ämnen exjobbet handlar om. Metoden är testad mot 300 exjobb som märkts upp separat. Varje exjobb som modellen märkte med generativ AI har vi sedan granskat för hand: dubbletter mellan arkiven är borttagna, liksom exjobb som inte handlar om generativ AI eller språkmodeller.

Därför skiljer sig siffrorna från topplistan för generativ AI. Den räknar med ordlistor: där räcker det att titel, nyckelord eller sammanfattning nämner till exempel språkmodeller eller ChatGPT. På det sättet får de tre bolagen 41 exjobb 2025. Här har vi läst varje exjobb och räknar bara de 33 som faktiskt handlar om generativ AI.

Siffrorna gäller exjobb i lärosätenas öppna arkiv. Konfidentiella exjobb publiceras ofta inte, och arkiven registrerar exjobb med fördröjning, särskilt KTH. Mer om metoden.