Der Generative-AI-Boom hat die Geschäftswelt erobert und findet in 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 Studie von Foundry hat untersucht, welche KI-Anwendungsfälle in den kommenden zwölf Monaten besonders relevant sein werden.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Begehrte Positionen in der Generative-AI-Branche
Generative AI ermöglicht es Unternehmen, umfassende Business Insights zu gewinnen, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern und ihre Marktposition zu stärken.
Datenwissenschaftler: Bedeutung für Business Insights
Als Datenwissenschaftler nutzen Sie Analytics und KI, um wertvolle Erkenntnisse aus umfangreichen Datensätzen zu gewinnen. Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung von prädiktiven Modellen, die Erfüllung von Kunden- und Geschäftsanforderungen, die Implementierung analytischer Modelle und die Unterstützung der Organisation bei der Einführung von KI-basierter Software. Erfahrung in Softwareentwicklung, Programmiersprachen, Statistik, NLP und LLMs ist für diese Rolle unverzichtbar.
Machine Learning Engineer: Berufsbild und Karriereaussichten
Machine Learning Engineers übertragen Geschäftsanforderungen in klar definierte Machine-Learning-Projekte und entwickeln sowie implementieren entsprechende Lösungen. Sie sind verantwortlich für die Entwicklung, Bereitstellung, Planung, Überwachung, Optimierung und Schulung skalierbarer Machine-Learning-Lösungen. Fähigkeiten in Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps sind für diese Rolle entscheidend.
KI-Forscher: Die Rolle in der digitalen Transformation
Unternehmen setzen auf KI-Forscher, um die optimalen Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz zu identifizieren. Dabei entwickeln sie effizientere KI-Modelle und Algorithmen und optimieren bereits vorhandene KI-Tools. Voraussetzung für diese Rolle sind Kenntnisse in Daten- und Automatisierungsinfrastruktur, ML-Modelle, KI-Tools und -Algorithmen, Data Science und Softwareentwicklung.
Algorithmusentwickler: Fachkräfte für datenbasierte Entscheidungen
In der Rolle des Algorithmusentwicklers liegt der Schwerpunkt auf der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für Software und Computersysteme. Dabei werden komplexe Rechenprobleme analysiert und spezifische Algorithmen entworfen, um den spezifischen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Die entwickelten Lösungen zeichnen sich durch Skalierbarkeit und die Einhaltung ethischer und rechtlicher Standards aus.
Die Karriereaussichten für einen Deep Learning Engineer
Deep Learning Engineers sind darauf spezialisiert, KI-Algorithmen für Technologien wie Chatbots, virtuelle Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos zu erforschen, zu entwickeln und zu warten. Sie setzen KI-Tools und -Ressourcen ein, um die spezifischen Datenanforderungen zu identifizieren und Möglichkeiten zur Prozessautomatisierung zu erkennen.
NLP Engineer: Entwickler von KI-basierten Sprachalgorithmen
Die Aufgabe eines NLP Engineers besteht darin, NLP-Systeme zu trainieren und zu entwickeln. Dazu gehört die Entwicklung von Modellen, die Auswahl geeigneter Tools und Algorithmen sowie die regelmäßige Wartung und Analyse der Modelle. Um diese Aufgaben erfolgreich zu bewältigen, sind Kenntnisse in den Bereichen Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung unerlässlich.
Chatbot-Entwickler: Die Spezialisten für automatisierte Prozesse
Chatbots werden in Unternehmen immer häufiger eingesetzt, um den Kundenservice zu verbessern und Kundenanfragen effizient zu bearbeiten. Unternehmen suchen nach Entwicklern, die eigene Chatbot-Lösungen entwickeln und implementieren können, um Kunden schnell und unkompliziert mit den richtigen Mitarbeitern zu verbinden.
Die Verantwortlichkeiten eines Prompt Engineers verstehen
Die Aufgabe eines Prompt Engineers besteht darin, eingehende Prompts zu überprüfen und die richtigen Informationen durch den Einsatz von Generative-AI-Tools bereitzustellen. Um diese Aufgabe erfolgreich zu erfüllen, sind umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze erforderlich.
Der Chief AI Officer und die Unterstützung der Geschäftswelt
Der Chief AI Officer arbeitet eng mit dem Management und anderen Führungskräften zusammen, um die KI-Strategie auf Unternehmensebene zu verankern.
KI-Redakteure: Qualitätssicherung für KI-gesteuerten Content
KI-Redakteure sind dafür verantwortlich, Inhalte, die mit KI-Tools generiert wurden, zu überarbeiten und sicherzustellen, dass sie den Bedürfnissen der Zielgruppe gerecht werden.
Generative AI als neuer kreativer Partner
Durch den Einsatz von GenAI-Tools können Unternehmen jetzt mithilfe von KI kreative Inhalte wie Marketingmaterial, Produktbilder und Archivbilder erstellen. Fachleute mit Kenntnissen in Film, Bildkunst oder grafischer Gestaltung können diese Tools nutzen, um visuell ansprechende Inhalte zu generieren.
Die Foundry-Studie verdeutlicht den steigenden Bedarf von Unternehmen, Fachkräfte in den Bereichen einzustellen oder einzustellen, um ihre GenAI-Initiativen erfolgreich umzusetzen. Generative AI bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, eigene Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu fokussieren. Dadurch können Unternehmen ihre Effizienz steigern und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken.
