Der Generative-AI-Boom hat die Geschäftswelt erfasst 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 ermittelt, welche KI-Anwendungsfälle in den nächsten zwölf Monaten besonders relevant für Unternehmen sein werden.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Spannende Jobs im Bereich Generative AI
Unternehmen nutzen Generative AI zur Content Creation, um hochwertigen und personalisierten Content für ihre Zielgruppe zu erstellen und ihre Marketingstrategien zu verbessern.
Datenwissenschaftler als Schlüsselrolle in Unternehmen
Als Datenwissenschaftler gewinnen Sie mithilfe von Analytics und KI wertvolle Erkenntnisse aus großen Datensätzen. Sie entwickeln prädiktive Modelle, die den Anforderungen von Kunden und Unternehmen gerecht werden. Des Weiteren implementieren Sie analytische Modelle und unterstützen die Organisation bei der Umstellung auf KI-basierte Software. Erfahrungen in Softwareentwicklung, Programmiersprachen, Statistik, Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs) sind für diese Position unverzichtbar.
Machine Learning Engineer: Fachkräfte für KI-Projekte
Machine Learning Engineers sind Experten darin, Geschäftsanforderungen in klar definierte Machine-Learning-Projekte umzusetzen. Sie entwickeln und implementieren Lösungen, die auf skalierbaren Machine-Learning-Modellen basieren. Dabei setzen sie ihr Fachwissen in den Bereichen Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps ein, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen und die Performance der Machine-Learning-Modelle kontinuierlich zu verbessern.
KI-Forscher und ihre Rolle in der Technologiebranche
KI-Forscher unterstützen Unternehmen dabei, die idealen Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz zu identifizieren. Sie arbeiten an der Entwicklung effizienterer KI-Modelle und -Algorithmen und optimieren bestehende KI-Tools. Um in dieser Position erfolgreich zu sein, sind Kenntnisse in den Bereichen Daten- und Automatisierungsinfrastruktur, ML-Modelle, KI-Tools und -Algorithmen, Data Science und Softwareentwicklung unerlässlich.
Algorithmusentwickler: Kreative Lösungen für Geschäftsanforderungen
Algorithmusentwickler sind Experten in der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für Software und Computersysteme. Sie sind dafür verantwortlich, komplexe Rechenprobleme zu lösen und maßgeschneiderte Algorithmen zu entwerfen, die den spezifischen Geschäftsanforderungen gerecht werden. Dabei liegt besonderes Augenmerk auf skalierbaren Lösungen, die den ethischen und rechtlichen Standards entsprechen.
Deep Learning Engineer: Experte für KI-Algorithmen
Als Deep Learning Engineers sind sie spezialisiert auf die Erforschung, Entwicklung und Wartung von KI-Algorithmen, die in Technologien wie Chatbots, virtuellen Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrenden Autos eingesetzt werden. Sie bauen KI-Tools und -Ressourcen auf, um die erforderlichen Datenanforderungen zu identifizieren und Möglichkeiten zur Prozessautomatisierung zu erkennen.
NLP Engineer: Spezialist für Sprachverständnis und -analyse
In der Rolle als NLP Engineer liegt der Fokus auf dem Training von NLP-Systemen und der Entwicklung von Modellen. Dafür sind umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung erforderlich. Zusätzlich identifizieren NLP Engineers geeignete Tools und Algorithmen und warten und analysieren die Modelle regelmäßig.
Karrierechancen als Chatbot-Entwickler: Unternehmen setzen auf Automatisierung
Um den Kundenservice zu optimieren, setzen Unternehmen vermehrt auf Chatbots. Entwickler, die eigene Chatbot-Lösungen entwickeln und implementieren können, sind daher gefragt. Durch die Verwendung von Chatbots können Unternehmen sicherstellen, dass Kunden schnell und effizient mit den richtigen Mitarbeitern verbunden werden.
Prompt Engineer: Schlüsselrolle in der Generative AI
Die Hauptaufgabe eines Prompt Engineers besteht darin, eingehende Prompts zu bewerten und die richtigen Informationen mithilfe von Generative-AI-Tools zur Verfügung zu stellen. Um diese Aufgabe erfolgreich zu erfüllen, sind umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze von großer Bedeutung.
Der Chief AI Officer als KI-Stratege
Der Chief AI Officer spielt eine entscheidende Rolle für Unternehmen, um mit der schnellen Entwicklung von KI Schritt zu halten. Zu den Aufgaben gehören die Entwicklung einer KI-Strategie, das Überwachen des Datenmanagements und der Governance, die Sicherstellung der Zusammenarbeit zwischen den Geschäftsbereichen, das Managen von KI-Risiken, das Finden und Binden von KI-Talenten sowie die Bewertung der Gesamt-Performance der KI-Initiative.
KI-Redakteure optimieren Inhalte von GenAI-Tools
Die menschliche Überprüfung von mit KI-Tools generierten Inhalten durch KI-Redakteure stellt sicher, dass der Content gut geschrieben und für die Zielgruppe verständlich ist.
KI-Kreativspezialisten für innovative Projekte gesucht
GenAI-Tools ermöglichen es KI-Kreativspezialisten, mit ihrem Fachwissen in Film, Bildkunst und grafischer Gestaltung kreative Inhalte wie Marketingmaterial, Produkt- und Archivbilder zu erstellen. Diese Tools bieten eine effektive Möglichkeit, visuell ansprechende Inhalte zu generieren.
Die Ergebnisse der Foundry-Studie zeigen, dass Unternehmen verstärkt Fachkräfte in den Bereichen Generative AI suchen, um ihre GenAI-Initiativen erfolgreich umzusetzen. Generative AI ermöglicht es Unternehmen, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, individuelle Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren.
