Die Generative-AI-Technologie hat einen enormen Einfluss auf die Geschäftswelt und wird in nahezu allen Branchen eingesetzt. Unternehmen setzen diese Technologie ein, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, eigene Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu fokussieren. Laut einer aktuellen Studie von Foundry sind bestimmte KI-Anwendungsfälle in den nächsten zwölf Monaten besonders relevant.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Jobaussichten im Bereich Generative AI
Mit Generative AI können Unternehmen ihren internen Kundensupport effizienter gestalten, indem sie automatisierte Lösungen für häufige Anfragen und Probleme bereitstellen.
Datenwissenschaftler als Unterstützung für den Kundensupport
Ein Datenwissenschaftler ist unverzichtbar, um mithilfe von Analytics und KI wertvolle Erkenntnisse aus umfangreichen Datensätzen zu gewinnen. Sie entwickeln prädiktive Modelle, um Kunden- und Geschäftsanforderungen zu erfüllen, implementieren analytische Modelle und unterstützen die Organisation bei der Umstellung auf KI-basierte Software. In dieser Rolle sind Erfahrung in Softwareentwicklung, Programmiersprachen, Statistik, NLP und LLMs von großer Bedeutung.
Machine Learning Engineer: Fachkraft für KI-Lösungen
Machine Learning Engineers wandeln Geschäftsanforderungen in klar definierte Machine-Learning-Projekte um, entwickeln und implementieren Lösungen. Sie sind zuständig für die Entwicklung, Bereitstellung, Planung, Überwachung, Optimierung und Schulung von skalierbaren Machine-Learning-Lösungen. Kenntnisse in Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps sind in dieser Rolle unverzichtbar.
KI-Forscher: Innovatoren für Künstliche Intelligenz
KI-Forscher sind unverzichtbar, um Unternehmen dabei zu helfen, die besten Einsatzmöglichkeiten für künstliche Intelligenz zu finden. Sie entwickeln effizientere 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.
Die vielfältigen Aufgabenbereiche eines Algorithmusentwicklers
Algorithmusentwickler sind Experten in der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für Software und Computersysteme. Sie lösen komplexe Rechenprobleme und entwerfen maßgeschneiderte Algorithmen, die den individuellen Anforderungen des Unternehmens gerecht werden. Dabei ist es von großer Bedeutung, skalierbare Lösungen zu entwickeln, die den ethischen und rechtlichen Standards entsprechen.
Deep Learning Engineer: Fachkraft für KI-Technologien
Als Deep Learning Engineers spielen sie eine entscheidende Rolle bei der Erforschung, Entwicklung und Wartung von KI-Algorithmen, die in verschiedenen Technologien wie Chatbots, virtuellen Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrenden Autos zum Einsatz kommen. Sie bauen KI-Tools und -Ressourcen auf, um die spezifischen Datenanforderungen zu identifizieren und Möglichkeiten zur Automatisierung von Prozessen zu erkennen.
Sprachmodellierung: Die Fähigkeiten des NLP Engineers
NLP Engineers sind Experten für die Schulung und Entwicklung von NLP-Systemen. Sie entwickeln Modelle, identifizieren passende Tools und Algorithmen und kümmern sich um die regelmäßige Wartung und Analyse der Modelle. Erfahrungen in den Bereichen Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung sind in dieser Rolle von großer Bedeutung.
Der Weg zum Chatbot-Entwickler: Karriere in der KI-Branche
Die Nutzung von Chatbots zur Optimierung des Kundenservice ist in Unternehmen weit verbreitet. Unternehmen suchen nach Entwicklern, die in der Lage sind, eigene Chatbot-Lösungen zu entwickeln und zu implementieren, um Kundenanfragen effizient und schnell zu bearbeiten.
Der Prompt Engineer: Experte für Natural Language Processing
Prompt Engineers sind dafür zuständig, eingehende Prompts zu bewerten und die passenden Informationen mithilfe von Generative-AI-Tools bereitzustellen. Um diese Aufgabe erfolgreich zu erfüllen, sind umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze unerlässlich.
Der Chief AI Officer und die KI-Strategie
Der Chief AI Officer identifiziert neue Möglichkeiten und Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz, um das Unternehmen voranzubringen.
KI-Redakteure: Die Brücke zwischen KI und menschlicher Kommunikation
Die menschliche Überprüfung von mit KI-Tools erstellten Inhalten durch KI-Redakteure gewährleistet, dass der Content gut geschrieben und für die Zielgruppe verständlich ist.
KI-Kreativarbeiter optimieren kreative Arbeitsabläufe
GenAI-Tools ermöglichen es Unternehmen, kreative Inhalte wie Marketingmaterial, Produkt- und Archivbilder mithilfe von KI zu erstellen. Fachleute mit Fachkenntnissen in Film, Bildkunst oder grafischer Gestaltung können diese Tools optimal nutzen, um visuell beeindruckende Inhalte zu generieren.
Unternehmen erkennen die wachsende Bedeutung von Fachkräften in den Bereichen, um ihre GenAI-Initiativen erfolgreich umzusetzen. Mit Generative AI können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse optimieren, eigene Lösungen entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren. Dies ermöglicht eine effizientere Nutzung von Ressourcen und eine Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit.
