Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Arbeitswelt und eröffnet dabei neue berufliche Möglichkeiten. Laut Future of Jobs Report 2023 sind die am schnellsten wachsenden Aufgabenbereiche durch Technologie und Digitalisierung geprägt. Bis 2027 wird die Beschäftigung von Datenwissenschaftlern, Big-Data-Spezialisten und KI-Profis für maschinelles Lernen sowie Cybersicherheitsexperten im Schnitt um 30 Prozent zunehmen.

Der wachsenden Nachfrage steht jedoch ein massiver Fachkräftemangel in der gesamten IT-Branche gegenüber. Hier sind pragmatische Lösungen gefragt, wie Theophile Roques, Datenexperte beim Bildungsinstitut DataScientest weiß: »Gerade die Tech-Branche ist prädestiniert für einen Quereinstieg und vermittelt Wissensfelder, die für KI-Jobs unerlässlich sind. Weiterbildungen zu Themen rund um Big Data, Deep Learning oder Datenvisualisierung sind Eintrittstüren für Karrieren in KI-Berufen.«

Doch wer kann diesen Quereinstieg wagen? Welche Fähigkeiten sind gefragt, um in Data- und KI-Berufen erfolgreich zu sein? Theophile Roques nennt diese fünf Kernkompetenzen:

1. Fachwissen im Geschäftsbereich

Es ist wichtig, die spezifischen Geschäftsanforderungen zu verstehen und KI-Lösungen entsprechend anzuwenden. KI-Modelle sollten darauf ausgerichtet sein, konkrete betriebliche Herausforderungen zu lösen, um den Nutzern einen Mehrwert zu bieten.

2. Programmierkenntnisse

Ein solides Verständnis von Programmiersprachen, insbesondere von Python und den wichtigsten Bibliotheken für maschinelles Lernen und Deep Learning, ist unerlässlich. Programmierfähigkeiten ermöglichen es, Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.

3. Mathematisches und algorithmisches Verständnis

Ein tiefes Verständnis der mathematischen Prinzipien und Algorithmen, die den KI-Modellen zugrunde liegen, ist entscheidend. Dies umfasst statistische Kenntnisse, um Modelle zu interpretieren und zu validieren.

4. Informatik und Software/Datentechnik

Der Übergang von Proof-of-Concept (POC) zu industriellen KI-Lösungen erfordert Kenntnisse in MLOps/ DevOps, Cloud Computing und allgemeiner Softwareentwicklung. Die Implementierung von KI erfordert eine solide IT-Infrastruktur und die Fähigkeit, Modelle in realen Anwendungsfällen zu betreiben.

5. Managementfähigkeiten

Zusätzlich zu den technischen Fähigkeiten sind Kenntnisse im Bereich Gewinn- und Verlustrechnung, Unternehmensführung, Kommunikation, Einhaltung von Vorschriften und Rechtsfragen von großer Bedeutung. KI-Projekte müssen oft von Führungskräften gesteuert werden, die das große Bild verstehen, einschließlich der geschäftlichen Auswirkungen und ethischen Überlegungen von KI-Anwendungen.

»Die Unternehmen wissen inzwischen, dass es den perfekten Bewerber oder Bewerberin nicht gibt, der oder die alles beherrscht. Ziel ist es deshalb, sich auf die eigenen Stärken zu konzentrieren und durch Weiterbildung weitere wichtige Skills hinzuzugewinnen, um dann eine erfolgreiche Karriere in gefragten KI-Berufen zu starten,« ergänzt Theophile Roques.

Zudem seien Erfahrungen aus der realen Welt unerlässlich, um die Tiefen einer Branche zu verstehen, von ihrem Vokabular bis zu ihren Herausforderungen, so der Experte. Man stelle sich vor, eine KI zur Erkennung von Finanzbetrug zu entwickeln, ohne die globalen Finanzregelungen und den Fachjargon zu kennen. Wie könnte das erfolgreich gelingen? Ein fundiertes Branchenwissen sei hier der Schlüssel zum Erfolg.

DataScientest hat es sich als Anbieter von Data-Science-Schulungen in Europa zur Aufgabe gemacht, Menschen mit den Fähigkeiten und Kenntnissen auszustatten, die sie für den Erfolg in der datengetriebenen Welt brauchen. Europaweit wurden bereits mehr als 10.000 Menschen in verschiedenen Kursen auf ihrem Weg in die Tech- und Datenwelt begleitet, darunter auch Mitarbeitende von 70 der Fortune-500-Unternehmen.

https://datascientest.com/de/

 

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Welche neuen KI-Berufe werden in den nächsten Jahren entstehen?

 

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der wichtigsten Technologien der Zukunft. Sie ermöglicht nicht nur neue Anwendungen und Lösungen für bestehende Probleme, sondern schafft auch neue Möglichkeiten für die Gestaltung von Arbeit und Gesellschaft. Dabei entstehen auch neue Berufsfelder, die spezielle Kompetenzen im Umgang mit KI erfordern. Wir stellen einige dieser neuen KI-Berufe vor, die in den nächsten Jahren an Bedeutung gewinnen könnten.

 

• KI-Ethiker: Dieser Beruf beschäftigt sich mit den ethischen Fragen und Herausforderungen, die durch den Einsatz von KI entstehen. KI-Ethiker analysieren die Auswirkungen von KI auf Menschen, Gesellschaft und Umwelt und entwickeln ethische Richtlinien und Prinzipien für die verantwortungsvolle Nutzung von KI. Sie beraten auch Unternehmen, Organisationen und Politik bei der Implementierung von KI-Lösungen und fördern den gesellschaftlichen Dialog über KI.
• KI-Trainer: Dieser Beruf ist für die Ausbildung und das Training von KI-Systemen zuständig. KI-Trainer sammeln, bereinigen und annotieren Daten, die für das Lernen von KI-Modellen benötigt werden. Sie überwachen auch den Lernprozess und die Leistung der KI-Systeme und optimieren sie bei Bedarf. Sie arbeiten eng mit KI-Entwicklern zusammen und haben ein gutes Verständnis von den zugrundeliegenden Algorithmen und Methoden.
• KI-Auditor: Dieser Beruf ist für die Überprüfung und Bewertung von KI-Systemen verantwortlich. KI-Auditoren testen die Funktionalität, Sicherheit, Zuverlässigkeit und Fairness von KI-Systemen und identifizieren mögliche Risiken oder Fehler. Sie erstellen auch Berichte und Zertifikate über die Qualität und Konformität von KI-Systemen mit geltenden Standards und Vorschriften. Sie arbeiten oft mit externen Stakeholdern wie Kunden, Behörden oder Regulierungsbehörden zusammen.
• KI-Kurator: Dieser Beruf ist für die Auswahl und Präsentation von relevanten Informationen oder Inhalten aus einer Vielzahl von KI-generierten oder -unterstützten Quellen zuständig. KI-Kuratoren filtern, bewerten und organisieren Informationen oder Inhalte nach bestimmten Kriterien oder Zielgruppen und bereiten sie für die Veröffentlichung oder den Konsum auf. Sie nutzen auch das Feedback der Nutzer oder der Analysewerkzeuge, um die Qualität und Relevanz der Informationen oder Inhalte zu verbessern. Sie arbeiten oft in Bereichen wie Medien, Bildung oder Unterhaltung.

 

Diese vier Beispiele sind nur ein Ausschnitt aus der Vielfalt der neuen KI-Berufe, die in den nächsten Jahren entstehen könnten. Sie zeigen, dass KI nicht nur Arbeitsplätze ersetzt, sondern auch neue schafft, die kreative, kritische und kommunikative Fähigkeiten erfordern. Um diese neuen Chancen zu nutzen, ist es wichtig, sich kontinuierlich weiterzubilden und sich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich der KI vertraut zu machen.

 

Welche Fähigkeiten sind gefragt, um in KI-Berufen erfolgreich zu sein?

KI-Berufe sind in der heutigen digitalen Welt immer gefragter. Doch welche Fähigkeiten braucht man, um in diesem Bereich zu arbeiten und sich weiterzuentwickeln? Hier einige der wichtigsten Kompetenzen, die Sie für eine erfolgreiche Karriere in Data und KI benötigen.

 

1. Technisches Know-how: Um mit Daten und künstlicher Intelligenz zu arbeiten, müssen Sie über ein solides technisches Grundwissen verfügen. Dazu gehören Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, R oder SQL, in Datenbanken, Datenanalyse-Tools und Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch. Sie sollten auch in der Lage sein, Daten zu sammeln, zu verarbeiten, zu visualisieren und zu interpretieren, sowie Algorithmen zu entwickeln, zu testen und zu optimieren.
2. Mathematische und statistische Fähigkeiten: Daten und KI basieren auf mathematischen und statistischen Konzepten wie Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik, Optimierung oder Machine Learning. Sie sollten diese Konzepte verstehen und anwenden können, um Daten zu modellieren, Hypothesen zu testen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
3. Geschäftliches Verständnis: Neben dem technischen Wissen müssen Sie auch ein gutes Verständnis für die Geschäftsziele und -probleme haben, die Sie mit Daten und KI lösen wollen. Sie sollten in der Lage sein, relevante Fragen zu stellen, die richtigen Datenquellen zu identifizieren, die passenden Methoden auszuwählen und die Ergebnisse klar und überzeugend zu kommunizieren. Sie sollten auch die ethischen, rechtlichen und sozialen Auswirkungen Ihrer Arbeit berücksichtigen und verantwortungsvoll mit Daten umgehen.
4. Kommunikations- und Teamfähigkeit: Daten- und KI-Projekte sind oft interdisziplinär und erfordern die Zusammenarbeit von verschiedenen Fachleuten wie Data Scientists, Data Engineers, Softwareentwicklern, Business Analysts oder Domain Experts. Um erfolgreich in einem solchen Team zu arbeiten, müssen Sie über gute Kommunikations- und Teamfähigkeiten verfügen. Sie sollten Ihre Ideen klar und verständlich ausdrücken können, Feedback geben und annehmen können, offen für andere Perspektiven sein und konstruktiv an gemeinsamen Lösungen arbeiten.
5. Lernbereitschaft und Anpassungsfähigkeit: Der Bereich Data und KI ist ständig im Wandel und erfordert ein lebenslanges Lernen. Sie sollten daher immer bereit sein, neue Dinge zu lernen, sich neuen Herausforderungen zu stellen und sich an neue Situationen anzupassen. Sie sollten auch eine kritische Haltung haben und Ihre eigenen Annahmen hinterfragen können.

 

Fazit

KI-Berufe bieten spannende Möglichkeiten für alle, die sich für Daten und Technologie begeistern. Um in diesem Bereich erfolgreich zu sein, braucht man jedoch mehr als nur technisches Wissen. Man braucht auch mathematische und statistische Fähigkeiten, geschäftliches Verständnis, Kommunikations- und Teamfähigkeit sowie Lernbereitschaft und Anpassungsfähigkeit. Wenn Sie diese Fähigkeiten besitzen oder entwickeln wollen, sind Sie auf dem besten Weg, ein gefragter Data- oder KI-Profi zu werden.

Genki Absmeier