Der Generative-AI-Boom hat die Geschäftswelt erfasst und findet in nahezu allen Branchen Anklang. Unternehmen setzen diese Technologie ein, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu fokussieren. Laut einer kürzlich durchgeführten Studie von Foundry sind bestimmte KI-Anwendungsfälle in den nächsten zwölf Monaten besonders relevant.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Jobs mit Perspektive in der Generative-AI-Industrie
Mit Generative AI können Unternehmen ihre KI-Strategie erfolgreich umsetzen, indem sie Fachkräfte einstellen, die über das nötige Know-how verfügen, um diese Technologie zu konzipieren, entwickeln, implementieren und warten.
Datenwissenschaftler: Schlüsselrolle für KI-basierte Lösungen
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 unerlässlich.
Machine Learning Engineer: Fachkenntnisse für komplexe Projekte
Machine Learning Engineers nehmen Geschäftsanforderungen auf und setzen sie in klar definierte Machine-Learning-Projekte um. Sie entwickeln und implementieren Lösungen, die skalierbar sind und unterstützen bei der Planung, Überwachung und Optimierung von Machine-Learning-Lösungen. In dieser Rolle sind Kenntnisse in Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps erforderlich.
KI-Forscher: Experten für intelligente Algorithmen
KI-Forscher helfen Unternehmen dabei, die optimalen Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz zu identifizieren. Sie entwickeln effizientere KI-Modelle und -Algorithmen und optimieren bestehende KI-Tools. Kenntnisse in den Bereichen Daten- und Automatisierungsinfrastruktur, ML-Modelle, KI-Tools und -Algorithmen, Data Science und Softwareentwicklung sind für diese Position unerlässlich.
Die kreative Seite des Algorithmusentwicklers in der KI
Algorithmusentwickler spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für Software und Computersysteme. Sie haben die Aufgabe, komplexe Rechenprobleme zu lösen und maßgeschneiderte Algorithmen zu entwerfen, die den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens gerecht werden. Dabei legen sie großen Wert auf skalierbare Lösungen, die ethischen und rechtlichen Standards entsprechen.
Deep Learning Engineer: Experte für KI-Anwendungen
In ihrer Funktion als Deep Learning Engineers erforschen, entwickeln und warten sie KI-Algorithmen für Technologien wie Chatbots, virtuelle Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos. Sie bauen KI-Tools und -Ressourcen auf, um die spezifischen Datenanforderungen zu identifizieren und Möglichkeiten zur Prozessautomatisierung zu erkennen.
NLP Engineers: Spezialisten für die Verarbeitung von Sprachdaten
NLP Engineers haben die Aufgabe, NLP-Systeme zu trainieren, um die Sprachverarbeitung zu verbessern. Sie entwickeln Modelle, identifizieren passende Tools und Algorithmen und warten und analysieren diese regelmäßig, um die Effektivität zu gewährleisten. Erfahrung in Bereichen wie Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung ist für diese Rolle von großer Bedeutung.
Karriereperspektiven: Die Nachfrage nach Chatbot-Entwicklern wächst
Chatbots sind ein effektives Instrument, um den Kundenservice in Unternehmen zu optimieren. Unternehmen investieren in die Entwicklung und Implementierung eigener Chatbot-Lösungen und suchen nach Entwicklern, die maßgeschneiderte Lösungen entwickeln können, um Kundenanfragen effizient zu bearbeiten und eine schnelle Kommunikation zu gewährleisten.
Die Rolle des Prompt Engineers im KI-Entwicklungsprozess
Prompt Engineers spielen eine wichtige Rolle bei der korrekten Auswertung von eingehenden Prompts und der Bereitstellung von passenden Informationen mithilfe von Generative-AI-Tools. Um diese Aufgabe erfolgreich umzusetzen, sind umfassende Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze erforderlich.
Der Chief AI Officer und die Zusammenarbeit
Der Chief AI Officer managt die Risiken im Zusammenhang mit der KI-Implementierung und entwickelt entsprechende Maßnahmen zur Risikominimierung.
Wie KI-Redakteure die Genauigkeit von KI-Tools sicherstellen
Die Rolle der KI-Redakteure besteht darin, Inhalte, die mit KI-Tools generiert wurden, auf ihre Qualität und Verständlichkeit zu überprüfen.
KI-Kreativarbeiter verbessert kreative Produktionsprozesse
Die Verwendung von GenAI-Tools ermöglicht es Unternehmen, kreative Inhalte wie Marketingmaterial, Produkt- und Archivbilder mithilfe von KI zu erstellen. Experten mit Fachkenntnissen in Film, Bildkunst oder grafischer Gestaltung können diese Tools effektiv nutzen, um ansprechende visuelle Inhalte zu generieren.
Die Ergebnisse der Foundry-Studie verdeutlichen, dass Unternehmen verstärkt Fachkräfte in den Bereichen einstellen oder einstellen möchten, um ihre GenAI-Initiativen erfolgreich umzusetzen. Der Einsatz von Generative AI bietet Unternehmen eine Vielzahl von Möglichkeiten, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, eigene Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu fokussieren. Dies kann zu einer Steigerung der Effizienz, Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit führen.
