Der Generative-AI-Boom hat die Geschäftswelt revolutioniert 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 fokussieren. Eine kürzlich durchgeführte Studie von Foundry hat gezeigt, welche KI-Anwendungsfälle in den nächsten zwölf Monaten besonders relevant sind.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Die Top-Jobs im Bereich Generative AI
Prozessautomatisierung automatisiert repetitive Aufgaben und optimiert Geschäftsprozesse, um Zeit und Ressourcen zu sparen und die Effizienz zu steigern.
Datenwissenschaftler und die Rolle in der Softwareentwicklung
Als Datenwissenschaftler nutzen Sie Analytics und KI, um wertvolle Erkenntnisse aus großen 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 Anforderungsprofil
Machine Learning Engineers wandeln Geschäftsanforderungen in gut definierte Machine-Learning-Projekte um und entwickeln sowie implementieren entsprechende Lösungen. Sie sind verantwortlich für die Entwicklung, Bereitstellung, Planung, Überwachung, Optimierung und Schulung von skalierbaren Machine-Learning-Lösungen. Fähigkeiten in Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps sind für diese Rolle wichtig.
KI-Forscher: Die Zukunft der Technologiegestaltung
Unternehmen setzen auf KI-Forscher, um die besten Einsatzmöglichkeiten für künstliche Intelligenz zu finden. Diese Experten entwickeln fortschrittliche KI-Modelle und Algorithmen und optimieren bestehende KI-Tools. Um in dieser Rolle erfolgreich zu sein, sind Kenntnisse in Daten- und Automatisierungsinfrastruktur, ML-Modelle, KI-Tools und -Algorithmen, Data Science und Softwareentwicklung erforderlich.
Algorithmusentwickler: Die Schlüsselrolle für effiziente KI-Algorithmen
Algorithmusentwickler sind verantwortlich für die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen, die in Software und Computersystemen zum Einsatz kommen. Sie lösen komplexe Rechenprobleme und entwerfen maßgeschneiderte Algorithmen, die den spezifischen Geschäftsanforderungen gerecht werden. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf skalierbaren Lösungen, die ethischen und rechtlichen Standards entsprechen.
Die Schlüsselkompetenzen eines Deep Learning Engineers
Deep Learning Engineers beschäftigen sich hauptsächlich mit der Erforschung, Entwicklung und Wartung von KI-Algorithmen für Technologien wie Chatbots, virtuelle Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos. Sie sind verantwortlich für den Aufbau von KI-Tools und -Ressourcen sowie die Identifizierung von Datenanforderungen. Darüber hinaus erkennen sie Möglichkeiten zur Prozessautomatisierung und optimieren so die Effizienz.
NLP Engineer – Experte für Sprachverarbeitung
Als NLP Engineer ist man für das Training und die Entwicklung von NLP-Systemen verantwortlich. Das beinhaltet die Entwicklung von Modellen, die Auswahl geeigneter Tools und Algorithmen sowie die regelmäßige Wartung und Analyse der Modelle. Erfahrungen in den Bereichen Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung sind für diese Rolle von großer Bedeutung.
Chatbot-Entwickler: Die Experten für zeitgemäße Kundenbetreuung
Chatbots werden in Unternehmen immer öfter eingesetzt, um den Kundenservice zu verbessern und Kunden an die richtigen Mitarbeiter weiterzuleiten. Unternehmen suchen nach Entwicklern, die in der Lage sind, eigene Chatbot-Lösungen zu entwickeln und erfolgreich zu implementieren.
Wie ein Prompt Engineer die Effizienz von Generative AI steigert
Als Prompt Engineer ist es die Aufgabe, eingehende Prompts zu analysieren und die entsprechenden Informationen mithilfe von Generative-AI-Tools bereitzustellen. Um diese Aufgabe erfolgreich zu erfüllen, sind umfassende Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze erforderlich.
Der Chief AI Officer und die KI-Transformation
Der Chief AI Officer ist verantwortlich für die Integration von KI-Technologien in bestehende Geschäftsprozesse und -systeme.
Die Bedeutung der Rolle des KI-Redakteurs für Unternehmen
Unternehmen setzen auf KI-Redakteure, um sicherzustellen, dass Inhalte, die mit KI-Tools generiert wurden, gut geschrieben und für die Zielgruppe verständlich sind.
Kreativität mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz
Mit Hilfe von GenAI-Tools können Unternehmen kreative Inhalte wie Marketingmaterial, Produktbilder und Archivbilder generieren. KI-Kreativspezialisten, die über Fachkenntnisse in Film, Bildkunst oder grafischer Gestaltung verfügen, können diese Tools optimal nutzen, um beeindruckende Ergebnisse zu erzielen.
Die Foundry-Studie zeigt, 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.
