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Generative AI (GenAI) verändert die Geschäftswelt rasant und findet in fast allen Branchen raschen Anklang. Unternehmen nutzen die Technologie, um Geschäftsprozesse zu rationalisieren, eigene Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter dazu zu befähigen, sich auf wertschöpfende Tasks zu konzentrieren.
Eine aktuelle Studie von Foundry gibt (unter anderem) Aufschluss darüber, welche KI-Anwendungsfälle die befragten Unternehmen dabei für die nächsten zwölf Monate als besonders relevant ansehen:
Data Analytics (53 Prozent der Nennungen)
Prozessautomatisierung (51 Prozent)
Business Insights (51 Prozent)
Interner Kundensupport (45 Prozent)
IT-Sicherheit (42 Prozent)
Content Creation (42 Prozent)
Softwareentwicklung (41 Prozent)
Mit der Nachfrage nach Generative-AI-Funktionen steigt auch der Bedarf an entsprechenden Fachkräften, die die Technologie konzeptionieren, entwickeln, implementieren und/oder warten können. Welche Jobs respektive Job-Rollen die Unternehmen aktuell oder in naher Zukunft besetzen wollen, damit ihre jeweilige KI-Strategie aufgeht, hat die Foundry-KI-Studie ebenfalls identifiziert. Im Folgenden lesen Sie, welche das sind.
1. Datenwissenschaftler
Um mit Hilfe von Analytics und KI werthaltige Insights aus großen Kunden- und Geschäftsdatensätzen extrahieren zu können, brauchen Unternehmen Data Scientists. Zu deren Aufgaben gehört es:
prädiktive Modelle zu entwickeln, die Kunden- und Geschäftserfordernisse erfüllen,
analytische Modelle zu implementieren und
ihre Organisation bei der Umstellung von traditioneller auf KI-basierte Software zu unterstützen.
Diese Rolle erfordert Erfahrung in den Bereichen Softwareentwicklung/Programmiersprachen, Statistik, Natural Language Processing (NLP) sowie Large Language Models (LLMs). In der Foundry-Studie geben 28 Prozent der Befragten an, dass sie Datenwissenschaftler eingestellt haben, um GenAI-Initiativen zu unterstützen - 30 Prozent planen, entsprechende Spezialisten zu verpflichten.
2. Machine Learning Engineer
Ingenieuren im Bereich maschinelles Lernen (ML) kommt die Aufgabe zu, Geschäftsanforderungen in klar definierte Machine-Learning-Projekte umzuwandeln und entsprechende Lösungen zu gestalten und zu implementieren. Machine Learning Engineers sind dafür verantwortlich, skalierbare Machine-Learning-Lösungen:
zu entwickeln,
bereitzustellen,
zu planen,
zu überwachen,
zu optimieren und
über entsprechende Schulungen den Mitarbeitern näherzubringen.
Diese Rolle erfordert ein breites Spektrum an Fähigkeiten - dazu zählen etwa Skills in den Bereichen Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung oder MLOps.
ML-Engineers sind letztendlich dafür zuständig, Machine Learning im gesamten Unternehmen zugänglicher zu machen und alle Mitarbeiter dazu zu befähigen, von der Technologie zu profitieren. 22 Prozent der Studienteilnehmer haben bereits ML-Engineers eingestellt - 28 Prozent haben das für die Zukunft fest eingeplant.
3. KI-Forscher
KI ist kein brandneues Feld - dennoch gibt es bezüglich der Technologie noch jede Menge zu explorieren. KI-Forscher können dabei unterstützen, die optimalen Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz innerhalb einer Organisation zu ermitteln. AI Researcher helfen dabei:
neue, effizientere KI-Modelle und -Algorithmen zu entwickeln und
aktuelle KI-Tools zu optimieren.
Dazu müssen sich KI-Forscher insbesondere mit Daten- und Automatisierungsinfrastrukturen, ML-Modellen, KI-Tools und -Algorithmen, Data Science und Softwareentwicklung auskennen und in der Lage sein, KI-Modelle von Grund auf neu zu erstellen. KI-Forscher für den Support von Generative-AI-Systemen haben bereits 31 Prozent der Studienteilnehmer eingestellt. Weitere 19 Prozent haben das in naher Zukunft vor.
4. Algorithmusentwickler
Algorithmus-Ingenieuren oder -Entwicklern kommt die Aufgabe zu, Algorithmen für Software und Computersysteme zu entwickeln und zu implementieren. Das erfordert Programmiersprachenkenntnisse sowie Knowhow in Testing und Fehlersuche, Dokumentation und Algorithmen. Diese Spezialisten sind dafür verantwortlich:
komplexe Rechenprobleme zu lösen und arbeiten oft mit großen Datensätzen, um zu diesem Zweck komplexe Algorithmen zu entwerfen, die die Geschäftsanforderungen erfüllen.
skalierbare Lösungen zu entwickeln, die mit allen ethischen und rechtlichen Anforderungen in Einklang stehen.
Algorithmusentwickler sind für Unternehmen essenziell, wenn es darum geht, die KI-Technologie zu navigieren. Laut der Foundry-Studie haben 16 Prozent der Befragten bereits Algorithmusentwickler an Bord, während 31 Prozent planen, entsprechende Fachkräfte an Bord zu holen.
5. Deep Learning Engineer
Technologien wie Chatbots, virtuelle Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos fußen auf Deep Learning - einem Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Ingenieure in diesem Bereich sind dafür zuständig, KI-Algorithmen zu erforschen, zu entwickeln und zu warten. Diese Spezialisten sind essenziell, um
KI-Tools und -Ressourcen im Unternehmen aufzubauen,
Datenanforderungen zu ermitteln und
Prozessautomatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren.
Das macht Deep-Learning-Ingenieure für Unternehmen unverzichtbar, die KI nutzen und in ihre Geschäftsprozesse, Services und Produkte integrieren wollen. Laut der Foundry-Umfrage verlassen sich bereits 16 Prozent der Teilnehmer auf Deep Learning Engineers - 28 Prozent planen, sie einzustellen.
6. NLP Engineer
Generative AI stützt sich im Wesentlichen auf Natural Language Processing (NLP), um unabhängig von der Anfrage effektiv mit den Nutzern in Echtzeit zu kommunizieren. NLP Engineers sind dafür verantwortlich:
NLP-Systeme zu trainieren,
entsprechende Modelle zu entwickeln,
geeignete Tools und Algorithmen zu identifizieren, sowie
die Modelle auf regelmäßiger Basis zu warten und zu analysieren.
NLP-Spezialisten bringen in der Regel unter anderem Erfahrung in den Bereichen Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung mit. Erst 15 Prozent der Studienteilnehmer verlassen sich auf NLP Engineers. Allerdings planen 27 Prozent für die Zukunft, solche Spezialisten an Bord zu holen.
7. Chatbot-Entwickler
Eine der frühen und häufigsten Anwendungsfälle für generative KI im Business-Umfeld: Chatbots. Sie helfen zum Beispiel dabei, die Kunden an die richtigen Mitarbeiter weiterzuleiten, verbinden Benutzer mit wichtigen Unterlagen und können den Customer Support so teilweise entlasten. Mit dem Aufkommen von ChatGPT, Bard, Replika und Co. werden die Chatbots zunehmend ausgefeilter.
Die Technologie ist in sämtlichen Branchen gefragt: Die Unternehmen sind bestrebt, ihre eigenen Chatbot-Lösungen zu entwickeln, um diverse Bereiche neben dem Kundenservice zu optimieren - zum Beispiel Social-Media-Aktivitäten oder Marketing und Werbung. Dazu sind entsprechende Entwickler nötig. Die haben 15 Prozent der Studienteilnehmer bereits eingestellt - weitere 27 Prozent haben das für die Zukunft fest eingeplant.
8. Prompt Engineer
Dass KI-Chatbots wie ChatGPT eindeutige Antworten auf Anfragen von Benutzern generieren und KI-Bild-Tools wie Midjourney aus dem User-Input einzigartige Bilder kreiert, ist der Arbeit von Prompt Engineers zu verdanken. Diese Experten sind dafür verantwortlich, dass:
Generative-AI-Tools die eingehenden Prompts akkurat bewerten und
die richtigen Informationen ausgeben können.
Diese Aufgabe erfordert umfassende Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung sowie künstliche neuronale Netze. Prompt Engineers sorgen letztlich dafür, dass die KI-Tools, die Unternehmen entwickeln, auch effektiv funktionieren und Nutzwert generieren. Um ihre GenAI-Projekte entsprechend zu unterstützen, haben elf Prozent der Umfrageteilnehmer schon Prompt Engineers eingestellt. 26 Prozent planen, entsprechende Stellen zu schaffen respektive zu besetzen.
9. Chief AI Officer
Geht es darum, KI in die Arbeitswelt zu integrieren, spielen viele Überlegungen dabei eine Rolle - insbesondere, wenn es um die Themen IT-Sicherheit beziehungsweise Datenschutz, Compliance und Bias geht. Ein Chief AI Officer kann Unternehmen dabei helfen, mit der rasanten KI-Evolution Schritt zu halten. Er ist dafür verantwortlich:
eine KI-Strategie zu entwickeln, indem er KI-Development und -Implementierung im Unternehmen steuert und beaufsichtigt,
Datenmanagement und -Governance zu überwachen,
die Collaboration der Geschäftsbereiche sicherzustellen,
KI-Risiken zu managen,
KI-Talente zu finden und zu binden sowie
die Gesamt-Performance der Initiative im Blick zu behalten.
Unter den Foundry-Studienteilnehmern haben elf Prozent bereits einen Chief AI Officer eingestellt. Weitere 21 Prozent geben an, diese Position in Zukunft besetzen zu wollen.
10. KI-Redakteur
Blogbeiträge, Produktbeschreibungen und ähnliche Textergüsse werden in Unternehmen zunehmend von KI-Tools produziert. Weil die Ergebnisse jedoch des Öfteren zu wünschen übrig lassen, haben viele Firmen erkannt, dass ein menschliches Auge, das die Ergebnisse abschließend überprüft, sinnvoll ist. Deshalb sind diverse Unternehmen auf der Suche nach erfahrenen Redakteuren, die Sie dabei unterstützen können:
Inhalte mithilfe von GenAI-Tools zu überarbeiten und dabei
gleichzeitig sicherzustellen, dass der Content gut geschrieben und für die Zielgruppe leicht verständlich ist.
Unter den Studienteilnehmern setzen zehn Prozent bereits KI-Editoren oder -Redakteure ein, um ihre Generative-AI-Bemühungen zu unterstützen. Entsprechende Planungen sind bei 21 Prozent der Befragten existent.
11. KI-Kreativarbeiter
Auch wenn es um die Bilderstellung geht, sind GenAI-Tools stark angesagt. Plattformen wie Midjourney oder Stable Diffusion weisen enormes Potenzial für Unternehmen auf, wenn es darum geht, Marketingmaterial, Produkt- und Archivbilder oder andere kreative Inhalte zu erstellen. Ähnlich wie bei der Texterstellung suchen Unternehmen auch in diesem Bereich nach erfahrenen Spezialisten, um das Optimum aus diesen Tools herausholen zu können. Kreativspezialisten in diesem Bereich:
kennen den einschlägigen Fachjargon der einzelnen Kreativbereiche - sei es Film, Bildkunst oder grafische Gestaltung und
sind so in der Lage, Prompts zu erstellen, die bessere Outputs erzielen.
Wie die Foundry-Studie zeigt, setzen erst sieben Prozent der Teilnehmer auf entsprechende Spezialisten. Zumindest planen jedoch 15 Prozent für die Zukunft, KI-Kreativfachkräfte zu verpflichten. (fm)
Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation CIO.com.