Der Generative-AI-Boom hat die Geschäftswelt revolutioniert und erfreut sich in allen Branchen großer Beliebtheit. Unternehmen nutzen diese Technologie, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, eigene Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Tätigkeiten zu konzentrieren. Eine aktuelle Studie von Foundry hat gezeigt, welche KI-Anwendungsfälle in den kommenden zwölf Monaten besonders relevant sein werden.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Spannende Karrieremöglichkeiten in der Generative-AI-Branche
Generative AI bietet Unternehmen die Möglichkeit, große Datenmengen zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen.
Datenwissenschaftler: Experten für Statistik und NLP
Ein Datenwissenschaftler ist unverzichtbar, um mithilfe von Analytics und KI wertvolle Erkenntnisse aus großen 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. Erfahrung in Softwareentwicklung, Programmiersprachen, Statistik, NLP und LLMs ist in dieser Rolle notwendig.
Machine Learning Engineer: Aufgaben und Kompetenzen im Überblick
Machine Learning Engineers wandeln Geschäftsanforderungen in klar definierte Machine-Learning-Projekte um und entwickeln und implementieren Lösungen. Sie sind verantwortlich für die Entwicklung, Bereitstellung, Planung, Überwachung, Optimierung und Schulung von skalierbaren Machine-Learning-Lösungen. Fähigkeiten in Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps sind für diese Rolle von großer Bedeutung.
Was macht ein KI-Forscher in der Praxis?
Unternehmen können auf die Expertise von KI-Forschern zählen, um die besten Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz zu finden. Diese Fachleute 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 in dieser Rolle von entscheidender Bedeutung.
Algorithmusentwickler: Treiber des technologischen Fortschritts
Algorithmusentwickler sind spezialisiert auf die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für Software und Computersysteme. Sie analysieren komplexe Rechenprobleme und entwerfen maßgeschneiderte Algorithmen, die den spezifischen Anforderungen des Unternehmens gerecht werden. Dabei legen sie großen Wert auf skalierbare Lösungen, die ethischen und rechtlichen Standards entsprechen.
Die Rolle des Deep Learning Engineers im Unternehmen
Deep Learning Engineers haben das Fachwissen, KI-Algorithmen für Technologien wie Chatbots, virtuelle Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos zu erforschen, zu entwickeln und zu warten. Sie setzen KI-Tools und -Ressourcen ein, um die spezifischen Datenanforderungen zu identifizieren und Möglichkeiten zur Prozessautomatisierung zu erkennen.
NLP Engineer: Experte für maschinelles Sprachverstehen
In der Rolle als NLP Engineer sind Fachkräfte dafür zuständig, NLP-Systeme zu schulen und zu verbessern. Sie entwickeln Modelle und finden geeignete Tools und Algorithmen, um eine effiziente Sprachverarbeitung zu gewährleisten. Zudem kümmern sie sich um die regelmäßige Wartung und Analyse der Modelle. Erfahrungen in Bereichen wie Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung sind für diese Position unerlässlich.
Chatbot-Entwickler: Die Experten für individuelle Kundenansprache
Unternehmen setzen vermehrt auf Chatbots, um den Kundenservice zu verbessern und Kundenanfragen effizient zu bearbeiten. Daher suchen sie nach Entwicklern, die eigene Chatbot-Lösungen entwickeln und implementieren können, um Kunden schnell und einfach mit den richtigen Mitarbeitern in Verbindung zu bringen.
Wie ein Prompt Engineer die Qualität von Generative AI sicherstellt
Bei der Tätigkeit als Prompt Engineer geht es darum, eingehende Prompts zu bewerten und die richtigen Informationen durch den Einsatz von Generative-AI-Tools bereitzustellen. Um diese Aufgabe erfolgreich zu meistern, sind umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze erforderlich.
Der Chief AI Officer und die KI-Talentsuche
Der Chief AI Officer findet und bindet talentierte KI-Spezialisten, um sicherzustellen, dass das Unternehmen über das nötige Know-how verfügt.
KI-Redakteure: Die menschliche Kreativität hinter KI-Generierung
KI-Redakteure tragen dazu bei, dass mit KI-Tools erstellte Inhalte gut geschrieben und für die Zielgruppe angemessen sind.
KI-Kreativspezialisten setzen auf Generative AI
Die Verwendung von GenAI-Tools ermöglicht Unternehmen die Erstellung von kreativen Inhalten wie Marketingmaterial, Produkt- und Archivbildern mithilfe von KI. Fachleute mit Fachkenntnissen in Film, Bildkunst oder grafischer Gestaltung können das Potenzial dieser Tools optimal nutzen, um visuell beeindruckende Inhalte zu erstellen.
Unternehmen erkennen zunehmend die Bedeutung von Fachkräften in den Bereichen, um ihre GenAI-Initiativen erfolgreich umzusetzen. Die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von Generative AI ermöglichen es Unternehmen, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, eigene Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren. Dies kann zu einer erhöhten Effizienz, Wettbewerbsfähigkeit und Kundenzufriedenheit führen.
