U Britaniji 54% poslodavaca traži kibernetičke vještine

U izvještaju IT Proa od 30. rujna 2026. navodi se da 54 % britanskih poslodavaca traži kibernetičke vještine, 47 % planira povećati stalne tehnološke timove do kraja godine, a dodatnih 25 % širi ugovorno i projektno zapošljavanje. To su iskazani planovi i potrebe za vještinama, a ne broj već otvorenih radnih mjesta.

Prema priopćenju Roberta Halfa, među traženim područjima su i primjena agentskog AI-ja s 50 %, rješenja generativnog AI-ja s 48 % te oblak i poslovna inteligencija s po 44 %; anketa provedena u lipnju 2026. obuhvatila je 500 menadžera za zapošljavanje i 1.000 stručnjaka u Ujedinjenom Kraljevstvu, a direktor tvrtke za tu zemlju i Irsku Matt Weston ističe: „AI is automating some tasks, but it isn't replacing the need for skilled technology talent.” Uzorak obuhvaća više profesionalnih područja, pa rezultati nisu zasebno mjerenje hrvatskog tržišta rada.

Što planovi zapošljavanja govore o kibernetičkoj sigurnosti

Kibernetička sigurnost predvodi popis vještina koje su britanski poslodavci naveli u istraživanju. Robert Half povezuje potražnju s ulaganjima u zaštitu sustava, AI i infrastrukturu u oblaku. Budući da se ispitanike pitalo za skupine vještina, rezultat ne otkriva koliko će se zaposliti sigurnosnih analitičara, stručnjaka za identitete ili ljudi koji odgovaraju na incidente.

Za kandidata je zato precizniji dokaz od opće oznake „kibernetička sigurnost” opis posla koji može obaviti. Portfelj može prikazati model prijetnji za vlastiti ili javno dostupan projekt, obrazložen izbor pristupnih prava ili analizu simuliranog incidenta. Takav primjer pokazuje tehnički postupak, dok objašnjenje mogućih posljedica za poslovanje pokazuje zašto je određena zaštitna mjera dobila prednost.

Certifikat može potvrditi poznavanje sigurnosnih pojmova, alata i postupaka, osobito kada kandidat tek ulazi u područje. Radno iskustvo daje drukčiji dokaz: što je osoba stvarno nadzirala, koje je odluke donosila i kako je postupala kada se sigurnosni zahtjev sukobio s rokovima ili dostupnošću usluge. Povjerljive pojedinosti pritom se mogu izostaviti, a vlastita odgovornost svejedno jasno opisati.

Zašto su agentski i generativni AI odvojene vještine

Bliski položaji tih dviju kategorija na britanskom popisu ne znače da ih dokazuje isti primjer rada. IBM-ova usporedba opisuje generativni AI kao stvaranje sadržaja, primjerice teksta ili koda, a agentski AI kao sustav koji prema cilju planira korake, koristi alate i može poduzimati radnje. Agentski sustav može se oslanjati na generativni model, no njegova procjena uključuje i ono što sustav radi nakon što model proizvede odgovor.

Portfelj za generativni AI može prikazati nastanak teksta ili koda, način provjere točnosti i ispravke prije uporabe. Kod agentskog AI-ja važniji je tijek zadatka: koje podatke sustav smije dohvatiti, kojim se alatima može služiti, kada mora zatražiti ljudsko odobrenje i kako reagira na neuspjeli korak. U oba primjera kandidat može pokazati vlastiti doprinos, umjesto da samo navede naziv korištenog modela.

Razlika se vidi i u ljudskoj prosudbi. Pri generiranju sadržaja osoba najčešće ocjenjuje rezultat prije objave ili primjene. Pri radu agentskog sustava mora odrediti i granice djelovanja unaprijed, jer uporaba alata može promijeniti podatke ili pokrenuti sljedeći korak bez nove upute. Iskustvo u postavljanju tih granica govori više o odgovornosti kandidata nego popis AI alata u životopisu.

Oblak i poslovna inteligencija: ista potražnja, drukčiji dokaz

Oblak i poslovna inteligencija dijele mjesto na popisu, ali rješavaju različite poslovne probleme. Kod oblaka se tehnička osnova može pokazati projektiranjem pristupa usluzi, oporavka nakon prekida i nadzora troškova. Kod poslovne inteligencije osnova je put od izvornog podatka do pokazatelja na kojem netko može temeljiti odluku.

Primjer projekta u oblaku postaje uvjerljiviji kada kandidat objasni zašto je odabrao određenu arhitekturu, koje je rizike prihvatio i kako bi provjerio pouzdanost. Certifikat može pokazati poznavanje platforme, ali opis projekta otkriva razumije li osoba posljedice tehničkog izbora. To je osobito važno kada dva izvediva rješenja imaju različite troškove, zahtjeve za održavanje ili sigurnosne granice.

U poslovnoj inteligenciji portfelj može prikazati kako su podaci očišćeni, što točno znači prikazani pokazatelj i pod kojim bi se uvjetima zaključak promijenio. Certifikat potvrđuje poznavanje alata ili metode; iskustvo pokazuje je li kandidat morao uskladiti definicije s ljudima koji koriste rezultat. Poslovni kontekst ovdje nije dodatak tehničkom radu: pogrešno definiran pokazatelj može učiniti uredan prikaz beskorisnim za odluku.

Granica britanskog nalaza za kandidata u Hrvatskoj

Britanski redoslijed vještina može pomoći pri predstavljanju stručnosti, ali ne određuje što će tražiti hrvatski poslodavac. Anketa spaja odgovore iz više struka i bilježi namjere zapošljavanja, pa iz nje nije moguće izračunati broj hrvatskih natječaja ni izglede pojedinog kandidata. Za prijavu je mjerodavno što konkretna uloga traži: izgradnju sustava, njegovu sigurnu primjenu, analizu podataka ili nadzor automatiziranog rada.

Korisna matrica dokaza ima tri dijela: tehničku osnovu, poslovni kontekst i ljudsku prosudbu. Portfelj najbolje pokazuje izvedeni rad i odluke koje se mogu pregledati; certifikat određeno područje znanja; iskustvo odgovornost u stvarnim uvjetima. Nijedan od tih dokaza sam po sebi ne zamjenjuje ostale, a njihov odnos ovisi o poslu za koji se osoba prijavljuje.

Najveća praktična posljedica britanskih planova jest jasniji jezik za opis vlastitih vještina. Tvrdnja da kandidat „zna AI” ili „radi u oblaku” ostavlja otvorenim što je izradio, koje je rizike prepoznao i tko je provjerio ishod. Primjer koji povezuje izvedbu s poslovnom odlukom i osobnom odgovornošću daje poslodavcu konkretniju osnovu za procjenu, bez prenošenja britanskih postotaka na Hrvatsku.

Pročitajte i:

• AI vještine rastu svugdje, ali jedan tečaj ne rješava razliku među poslovima
• Javna uprava nosi 32% kibernetičkih incidenata koje je analizirao ENISA
• 93% kandidata smatra se spremnima za AI — poslodavci traže više