Der Generative-AI-Boom hat die Geschäftswelt revolutioniert und wird in nahezu allen Branchen angewendet. Unternehmen setzen diese Technologie ein, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, eigene Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Tätigkeiten zu konzentrieren. Laut einer aktuellen Studie von Foundry sind bestimmte KI-Anwendungsfälle in den nächsten zwölf Monaten besonders relevant.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Karriereaussichten in der Generative-AI-Branche
Generative AI ermöglicht es Unternehmen, maßgeschneiderte Softwarelösungen zu entwickeln, die ihren spezifischen Anforderungen gerecht werden und ihre Geschäftsprozesse optimieren.
Datenwissenschaftler: Fachkräfte für IT-Sicherheit
Als Datenwissenschaftler nutzen Sie Analytics und KI, um wertvolle Erkenntnisse aus umfangreichen 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 notwendig.
Machine Learning Engineer: Rolle in der KI-Strategie eines Unternehmens
Machine Learning Engineers übersetzen Geschäftsanforderungen in klar definierte Machine-Learning-Projekte und setzen sie 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 unverzichtbar.
KI-Forscher: Die Spezialisten für maschinelles Lernen
KI-Forscher spielen eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung der optimalen Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz in Unternehmen. Sie entwickeln effizientere KI-Modelle und Algorithmen und optimieren bestehende KI-Tools. In dieser Rolle sind umfangreiche Kenntnisse in Daten- und Automatisierungsinfrastruktur, ML-Modelle, KI-Tools und -Algorithmen, Data Science und Softwareentwicklung erforderlich.
Die Rolle des Algorithmusentwicklers im Zeitalter der KI
Die Aufgabe eines Algorithmusentwicklers besteht darin, Algorithmen für Software und Computersysteme zu entwickeln und zu implementieren. Hierbei werden komplexe Rechenprobleme analysiert und individuelle Algorithmen entworfen, die den spezifischen Anforderungen des Unternehmens gerecht werden. Dabei ist es wichtig, skalierbare Lösungen zu entwickeln, die ethischen und rechtlichen Standards entsprechen.
Deep Learning Engineer: Experte für KI-Tools
In ihrer Funktion als Deep Learning Engineers beschäftigen sie sich mit der Erforschung, Entwicklung und Wartung von KI-Algorithmen für fortschrittliche Technologien wie Chatbots, virtuelle Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos. Sie entwickeln und implementieren KI-Tools und -Ressourcen, um die spezifischen Datenanforderungen zu identifizieren und Möglichkeiten zur Prozessautomatisierung zu erkennen.
NLP Engineer: Experte für KI-gesteuerte Sprachverarbeitung
NLP Engineers sind dafür zuständig, NLP-Systeme zu trainieren und zu entwickeln. Sie entwickeln Modelle, identifizieren geeignete Tools und Algorithmen und warten und analysieren die Modelle regelmäßig. In dieser Rolle ist Erfahrung in den Bereichen Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung von großer Bedeutung.
Jobtrend Chatbot-Entwickler: Die Automatisierung des Kundenservice boomt
Chatbots sind zu einem unverzichtbaren Instrument geworden, 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.
Die Rolle des Prompt Engineers in der Content-Erstellung durch AI
Prompt Engineers sind verantwortlich für die korrekte Bewertung von eingehenden Prompts und die Bereitstellung der richtigen Informationen durch den Einsatz von Generative-AI-Tools. Um diese Aufgabe erfolgreich zu erfüllen, sind umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze notwendig.
Der Chief AI Officer und das KI-Potenzial
Der Chief AI Officer verfolgt die neuesten Entwicklungen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, um das Unternehmen auf dem neuesten Stand zu halten.
KI-Redakteure: Die Gewährleistung von verständlichem Content
KI-Redakteure sind unverzichtbar, um Inhalte, die mithilfe von GenAI-Tools generiert wurden, auf ihre Qualität und Verständlichkeit zu prüfen.
KI-Kreativspezialisten für innovative Ideen gesucht
GenAI-Tools bieten Unternehmen die Möglichkeit, kreative Inhalte wie Marketingmaterial, Produktbilder und Archivbilder mithilfe von KI zu generieren. Fachleute mit Kenntnissen in Film, Bildkunst oder grafischer Gestaltung können diese Tools nutzen, um visuell ansprechende Inhalte zu erstellen.
Die Foundry-Studie belegt den steigenden Bedarf von Unternehmen, Fachkräfte in den Bereichen einzustellen oder einzustellen, um ihre GenAI-Initiativen erfolgreich umzusetzen. Generative AI bietet Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, eigene Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu fokussieren. Dadurch kann die Produktivität gesteigert und die Wettbewerbsfähigkeit gestärkt werden.
