Der Generative-AI-Boom hat die Geschäftswelt erfasst und wird in nahezu allen Branchen eingesetzt. Unternehmen setzen diese Technologie ein, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, eigene Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Tätigkeiten zu konzentrieren. Eine Studie von Foundry hat ergeben, dass bestimmte KI-Anwendungsfälle in den kommenden zwölf Monaten besonders relevant sein werden.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Karrierechancen in der Generative-AI-Industrie
Data Analytics ermöglicht Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen und daraus fundierte Geschäftsentscheidungen abzuleiten.
Datenwissenschaftler: Bedeutung für die Content Creation
Datenwissenschaftler sind Spezialisten, die mithilfe von Analytics und KI wertvolle Erkenntnisse aus umfangreichen Datensätzen gewinnen. Zu ihren Aufgaben gehören die Entwicklung prädiktiver Modelle, die Erfüllung von Kunden- und Geschäftsanforderungen, die Implementierung analytischer Modelle und die Unterstützung der Organisation bei der Umstellung auf KI-basierte Software. Um diese Rolle auszufüllen, sind Kenntnisse in Softwareentwicklung, Programmiersprachen, Statistik, NLP und LLMs erforderlich.
Machine Learning Engineer: Fachkraft für KI-basierte Software
Machine Learning Engineers nehmen Geschäftsanforderungen auf und setzen sie in klar definierte Machine-Learning-Projekte um. Sie entwickeln und implementieren skalierbare Lösungen und unterstützen bei der Planung, Überwachung und Optimierung von Machine-Learning-Lösungen. Kenntnisse in Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps sind für diese Rolle unerlässlich.
KI-Forscher: Pioniere der Künstlichen Intelligenz
KI-Forscher unterstützen Unternehmen bei der Identifizierung der optimalen Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz. Sie entwickeln effizientere KI-Modelle und Algorithmen und optimieren bestehende KI-Tools. In dieser Rolle sind umfassende Kenntnisse in Daten- und Automatisierungsinfrastruktur, ML-Modelle, KI-Tools und -Algorithmen, Data Science und Softwareentwicklung von großer Bedeutung.
Die Expertise des Algorithmusentwicklers in der KI-Optimierung
Als Algorithmusentwickler liegt der Fokus auf der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für Software und Computersysteme. Dabei werden komplexe Rechenprobleme analysiert und spezifische Algorithmen entworfen, die den individuellen Geschäftsanforderungen gerecht werden. Besonders wichtig ist die Entwicklung skalierbarer Lösungen, die ethischen und rechtlichen Standards entsprechen.
Deep Learning Engineer: Spezialist für KI-Anwendungen
Die Hauptaufgabe von Deep Learning Engineers besteht darin, KI-Algorithmen für Technologien wie Chatbots, virtuelle Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos zu erforschen, entwickeln und warten. Sie stellen sicher, dass diese Technologien optimal funktionieren, indem sie KI-Tools und -Ressourcen erstellen und Datenanforderungen identifizieren. Zudem erkennen sie Möglichkeiten zur Automatisierung von Prozessen.
NLP Engineer: Entwickler von KI-basierten Sprachlösungen
NLP Engineers haben die Aufgabe, NLP-Systeme zu trainieren und zu entwickeln. Dabei entwickeln sie Modelle, identifizieren geeignete Tools und Algorithmen und warten und analysieren die Modelle regelmäßig. Um in dieser Rolle erfolgreich zu sein, ist Erfahrung in Bereichen wie Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung entscheidend.
Karrierechancen in der KI: Chatbot-Entwickler im Fokus
Unternehmen setzen vermehrt auf Chatbots, um den Kundenservice zu optimieren und Kundenanfragen effizient zu bearbeiten. Daher suchen sie nach Entwicklern, die eigene Chatbot-Lösungen entwickeln und implementieren können, um eine nahtlose Kommunikation zwischen Kunden und Mitarbeitern zu gewährleisten.
Prompt Engineer: Fachkraft für die Bewertung von Prompts
Prompt Engineers übernehmen die Verantwortung für die korrekte Bewertung von eingehenden Prompts und die Bereitstellung der richtigen Informationen durch den Einsatz von Generative-AI-Tools. Um diese Aufgabe erfolgreich zu erfüllen, sind umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze von großer Bedeutung.
Der Chief AI Officer und die KI-Einführung
Der Chief AI Officer arbeitet mit externen Partnern und Lieferanten zusammen, um die besten Lösungen für die KI-Initiative zu finden.
KI-Redakteure: Die menschliche Perspektive in der KI-Texterstellung
KI-Redakteure unterstützen Unternehmen dabei, Inhalte, die mithilfe von KI-Tools generiert wurden, zu überarbeiten und sicherzustellen, dass sie den hohen Qualitätsstandards entsprechen.
KI-Kreativarbeiter revolutioniert die Kreativbranche
Unternehmen setzen GenAI-Tools ein, um kreative Inhalte wie Marketingmaterial, Produktbilder und Archivbilder zu erstellen. KI-Kreativspezialisten mit Expertise in Film, Bildkunst oder grafischer Gestaltung können diese Tools nutzen, um das volle Potenzial auszuschöpfen.
Die Ergebnisse der Foundry-Studie verdeutlichen, dass Unternehmen verstärkt Fachkräfte in den Bereichen einstellen oder einstellen möchten, um ihre GenAI-Initiativen erfolgreich umzusetzen. Generative AI eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, eigene Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu fokussieren. Dies führt zu einer erhöhten Effizienz, Produktivität und Kundenzufriedenheit.
