Der Generative-AI-Boom hat die Geschäftswelt erfasst und wird in nahezu allen Branchen umgesetzt. Unternehmen setzen diese Technologie ein, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, eigene Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Tätigkeiten zu fokussieren. Eine kürzlich durchgeführte Studie von Foundry hat diejenigen KI-Anwendungsfälle identifiziert, die in den nächsten zwölf Monaten besonders relevant sein werden.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Top-Karrierechancen in der Generative-AI-Technologie
Durch Generative AI können Unternehmen ihre Prozesse automatisieren und dadurch Effizienzsteigerungen erzielen, während sie ihre Mitarbeiter auf strategischere Aufgaben fokussieren.
Datenwissenschaftler und die Umstellung auf KI-Software
Datenwissenschaftler sind Spezialisten, die mithilfe von Analytics und KI wertvolle Erkenntnisse aus großen 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: Schlüsselposition in der Datenanalyse
Machine Learning Engineers nehmen Geschäftsanforderungen entgegen und setzen sie in klar definierte Machine-Learning-Projekte um. Sie entwickeln und implementieren Lösungen, die skalierbar sind und unterstützen bei der Planung, Überwachung und Optimierung von Machine-Learning-Lösungen. Kenntnisse in Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps sind in dieser Rolle unerlässlich.
KI-Forscher: Wichtige Kompetenzen und Fähigkeiten
KI-Forscher unterstützen Unternehmen bei der Suche nach den besten Einsatzmöglichkeiten für künstliche Intelligenz. Sie entwickeln fortschrittliche KI-Modelle und Algorithmen und verbessern bestehende KI-Tools. In dieser Rolle sind Kenntnisse in den Bereichen Daten- und Automatisierungsinfrastruktur, ML-Modelle, KI-Tools und -Algorithmen, Data Science und Softwareentwicklung unerlässlich.
Die Verantwortung des Algorithmusentwicklers in der KI-Ethik
Als Algorithmusentwickler liegt der Fokus auf der Entwicklung und Umsetzung von Algorithmen für Software und Computersysteme. Dabei werden komplexe Probleme analysiert und spezifische Algorithmen entworfen, die den individuellen Geschäftsanforderungen gerecht werden. Besonderes Augenmerk wird auf skalierbare Lösungen gelegt, die den ethischen und rechtlichen Standards entsprechen.
Deep Learning Engineer: Wissen über KI-Algorithmen gefragt
In ihrer Tätigkeit als Deep Learning Engineers befassen sie sich mit der Erforschung, Entwicklung und Wartung von KI-Algorithmen für Technologien wie Chatbots, virtuelle Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos. Sie entwickeln KI-Tools und -Ressourcen, um die spezifischen Datenanforderungen zu identifizieren und Möglichkeiten zur Automatisierung von Prozessen zu erkennen.
Sprachverarbeitungstechnologie: Die Verantwortung des NLP Engineers
NLP Engineers spielen eine wichtige Rolle bei der Schulung und Entwicklung von NLP-Systemen. Sie sind verantwortlich für die Entwicklung von Modellen, die Identifizierung geeigneter Tools und Algorithmen sowie die regelmäßige Wartung und Analyse der Modelle. Um in dieser Rolle erfolgreich zu sein, ist Erfahrung in Bereichen wie Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung von entscheidender Bedeutung.
Jobchancen als Chatbot-Entwickler: Die Zukunft der Kundenkommunikation
Die Verwendung von Chatbots hat sich als effiziente Methode etabliert, um den Kundenservice in Unternehmen zu optimieren. Unternehmen suchen nach Entwicklern, die eigene Chatbot-Lösungen entwickeln und implementieren können, um Kundenanfragen schnell und präzise zu bearbeiten und eine nahtlose Kommunikation sicherzustellen.
Prompt Engineer: Schlüsselperson für effiziente Generative AI
Prompt Engineers haben die Verantwortung, eingehende Prompts zu bewerten und die korrekten Informationen mithilfe von Generative-AI-Tools bereitzustellen. Um diese Aufgabe erfolgreich auszuführen, sind umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze von großer Bedeutung.
Der Chief AI Officer und die KI-Risiken
Der Chief AI Officer behält die Performance der KI-Initiative im Blick und überprüft regelmäßig den Erfolg der implementierten Maßnahmen.
Die Rolle des KI-Redakteurs bei der Kontrolle von KI-Texten
Unternehmen setzen auf KI-Redakteure, um sicherzustellen, dass Inhalte, die mithilfe von GenAI-Tools generiert wurden, den hohen Qualitätsstandards entsprechen.
Kreativität und Künstliche Intelligenz im Einklang
GenAI-Tools bieten Unternehmen die Möglichkeit, kreative Inhalte wie Marketingmaterial, Produktbilder und Archivbilder mithilfe von KI zu generieren. Fachleute mit Kenntnissen in Film, Bildkunst oder grafischer Gestaltung können diese Tools nutzen, um hochwertige visuelle Inhalte zu erstellen.
Die Ergebnisse der Foundry-Studie zeigen, dass Unternehmen Fachkräfte in den Bereichen verstärkt einstellen oder einstellen möchten, um ihre GenAI-Initiativen erfolgreich umzusetzen. Durch den Einsatz von Generative AI können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse optimieren und eigene Lösungen entwickeln, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Gleichzeitig ermöglicht dies den Mitarbeitern, sich auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren und ihre Potenziale voll auszuschöpfen.
