Der Generative-AI-Boom beeinflusst die Geschäftswelt maßgeblich und findet in nahezu allen Branchen Anklang. Unternehmen nutzen diese Technologie, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, eigene Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren. Eine kürzlich durchgeführte Studie von Foundry hat ermittelt, welche KI-Anwendungsfälle in den nächsten zwölf Monaten besonders relevant für Unternehmen sind.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Karriereaussichten in der Generative-AI-Technologie
Durch den Einsatz von Generative AI können Unternehmen ihre KI-Strategie erfolgreich umsetzen, indem sie Fachkräfte einstellen, die diese Technologie konzipieren, entwickeln, implementieren und warten können.
Datenwissenschaftler: Treiber für Geschäftsanforderungen
Als Datenwissenschaftler nutzen Sie Analytics und KI, um aus großen Datensätzen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Sie entwickeln prädiktive Modelle, die den Anforderungen von Kunden und Unternehmen entsprechen. Zudem implementieren Sie analytische Modelle und unterstützen die Organisation bei der Einführung von KI-basierter Software. Erfahrung in Softwareentwicklung, Programmiersprachen, Statistik, Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs) sind in dieser Rolle unerlässlich.
Machine Learning Engineer: Berufsbild und Anforderungen
Als Machine Learning Engineer sind Sie Experte darin, Geschäftsanforderungen in klar definierte Machine-Learning-Projekte umzusetzen. Sie entwickeln und implementieren skalierbare Lösungen, die auf Machine-Learning-Modellen basieren. Dabei setzen Sie Ihr Fachwissen in Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps ein, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen und die Performance der Machine-Learning-Modelle kontinuierlich zu verbessern.
Erforderliche Kenntnisse für KI-Forscher
KI-Forscher unterstützen Unternehmen dabei, die optimalen Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz zu identifizieren. Sie entwickeln effizientere KI-Modelle und -Algorithmen und optimieren bestehende KI-Tools. In dieser Position sind Kenntnisse in den Bereichen Daten- und Automatisierungsinfrastruktur, ML-Modelle, KI-Tools und -Algorithmen, Data Science und Softwareentwicklung von entscheidender Bedeutung.
Algorithmusentwickler: Die Architekten der KI-Software
Algorithmusentwickler spielen eine zentrale Rolle bei der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für Software und Computersysteme. Ihre Aufgabe besteht darin, komplexe Rechenprobleme zu lösen und maßgeschneiderte Algorithmen zu entwerfen, die den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens gerecht werden. Dabei legen sie großen Wert auf skalierbare Lösungen, die ethischen und rechtlichen Standards entsprechen.
Deep Learning Engineer: Spezialist für KI-Technologien
In ihrer Rolle als Deep Learning Engineers beschäftigen sie sich mit der Erforschung, Entwicklung und Wartung von KI-Algorithmen für Technologien wie Chatbots, virtuelle Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos. Sie bauen KI-Tools und -Ressourcen auf, um die spezifischen Datenanforderungen zu identifizieren und Möglichkeiten zur Automatisierung von Prozessen zu erkennen.
NLP Engineer: Experte für KI-basierte Sprachverarbeitung
Als NLP Engineer liegt der Fokus auf dem Training von NLP-Systemen und der Entwicklung von Modellen. Dabei sind umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung unerlässlich. Zusätzlich identifizieren NLP Engineers geeignete Tools und Algorithmen und warten und analysieren die Modelle regelmäßig, um eine optimale Funktionsweise sicherzustellen.
Innovativ und gefragt: Die Rolle des Chatbot-Entwicklers
Chatbots sind ein wichtiger Bestandteil des Kundenservice in Unternehmen geworden. Um die Vorteile dieser Technologie nutzen zu können, suchen Unternehmen nach Entwicklern, die eigene Chatbot-Lösungen entwickeln und implementieren können, um Kundenanfragen schnell und effizient zu bearbeiten.
Karriereperspektiven als Prompt Engineer in der AI-Branche
Als Prompt Engineer ist es wichtig, eingehende Prompts richtig zu bewerten und die passenden Informationen mithilfe von Generative-AI-Tools bereitzustellen. Um diese Aufgabe erfolgreich zu bewältigen, sind umfassende Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze notwendig.
Der Chief AI Officer als Risikomanager
Der Chief AI Officer ist eine Schlüsselposition für Unternehmen, um mit der rasanten Entwicklung von KI Schritt zu halten. Zu den Aufgaben gehören die Entwicklung einer umfassenden KI-Strategie, das Überwachen des Datenmanagements und der Governance, die Sicherstellung der Zusammenarbeit zwischen den Geschäftsbereichen, das Managen von KI-Risiken, das Finden und Binden von KI-Talenten sowie die Bewertung der Gesamt-Performance der KI-Initiative.
Die Rolle des KI-Redakteurs in der Content-Erstellung
KI-Redakteure sind dafür verantwortlich, Inhalte, die mithilfe von GenAI-Tools erstellt wurden, zu überprüfen und sicherzustellen, dass sie gut geschrieben und zielgruppenorientiert sind.
KI-Kreativarbeiter optimiert kreative Arbeitsprozesse
Unternehmen setzen GenAI-Tools ein, um mithilfe von KI-Kreativspezialisten Marketingmaterial, Produkt- und Archivbilder zu erstellen. Fachleute mit Kenntnissen in Film, Bildkunst und grafischer Gestaltung können das Potenzial dieser Tools optimal ausschöpfen.
Die Foundry-Studie ergab, dass Unternehmen verstärkt Fachkräfte in den Bereichen Generative AI suchen, um ihre GenAI-Initiativen erfolgreich umzusetzen. Generative AI hilft Unternehmen dabei, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, eigene Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren.
