Der Generative-AI-Boom hat die Geschäftswelt erfasst und findet in nahezu allen Branchen Anklang. Unternehmen setzen auf 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
Berufe mit Zukunft in der Generative-AI-Industrie
Mit Generative AI können Unternehmen ihre Prozesse automatisieren und dadurch Zeit und Ressourcen sparen, während sie ihre Mitarbeiter auf strategische Aufgaben fokussieren.
Datenwissenschaftler: Brücke zwischen Daten und Geschäft
Datenwissenschaftler nutzen Analytics und KI, um wertvolle Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen. Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung prädiktiver Modelle, die Kunden- und Geschäftsanforderungen erfüllen, die Implementierung analytischer Modelle und die Unterstützung der Organisation bei der Umstellung auf KI-basierte Software. In dieser Rolle ist Erfahrung in den Bereichen Softwareentwicklung, Programmiersprachen, Statistik, Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs) erforderlich.
Machine Learning Engineer: Schlüsselrolle in der KI-Entwicklung
Als Machine Learning Engineer sind Sie dafür verantwortlich, Geschäftsanforderungen in Machine-Learning-Projekte umzusetzen und Lösungen zu entwickeln und implementieren. Sie nutzen Ihr Fachwissen in Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps, um skalierbare Machine-Learning-Lösungen zu schaffen, die den Anforderungen des Unternehmens gerecht werden und eine kontinuierliche Optimierung ermöglichen.
KI-Forscher: Experten für effiziente KI-Modelle
KI-Forscher helfen Unternehmen dabei, die besten 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 Rolle des Algorithmusentwicklers im KI-Ökosystem
Als Algorithmusentwickler entwickelt und implementiert man Algorithmen für Software und Computersysteme. Die Lösung komplexer Rechenprobleme und die Entwicklung von maßgeschneiderten Algorithmen, die den Geschäftsanforderungen gerecht werden, stehen dabei im Mittelpunkt. Besonders wichtig ist es, skalierbare Lösungen zu finden, die ethisch und rechtlich konform sind.
Deep Learning Engineer: Schlüsselposition in der KI-Entwicklung
Als Deep Learning Engineers erforschen, entwickeln und warten sie KI-Algorithmen für fortschrittliche 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 Automatisierung von Prozessen zu erkennen.
NLP Engineer: Entwickler von KI-gesteuerten Sprachlösungen
NLP Engineers sind Experten im Training von NLP-Systemen und der Entwicklung von Modellen. Sie bringen umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung mit. Zusätzlich ist es ihre Aufgabe, geeignete Tools und Algorithmen zu identifizieren und die Modelle regelmäßig zu warten und zu analysieren, um eine optimale Leistung sicherzustellen.
Jobtrend Chatbot-Entwickler: Automatisierung im Kundenservice
Die Verwendung von Chatbots hat sich als effiziente Methode zur Optimierung des Kundenservice in Unternehmen etabliert. Durch die Entwicklung und Implementierung eigener Chatbot-Lösungen suchen Unternehmen nach Entwicklern, die in der Lage sind, Kundenanfragen schnell und präzise zu bearbeiten.
Der Prompt Engineer: Experte für künstliche neuronale Netze
Prompt Engineers spielen eine Schlüsselrolle bei der Bewertung von eingehenden Prompts und der 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 unerlässlich.
Der Chief AI Officer als Performance-Überwacher
Als Chief AI Officer ist man verantwortlich dafür, dass Unternehmen mit der dynamischen Entwicklung von Künstlicher Intelligenz Schritt halten können. Dazu gehört die Entwicklung einer umfassenden 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: Qualitätssicherung für KI-generierten Content
KI-Redakteure spielen eine wichtige Rolle bei der Überprüfung von mit KI-Tools generierten Inhalten, um sicherzustellen, dass diese den Anforderungen der Zielgruppe entsprechen.
KI-Kreativspezialisten setzen neue Maßstäbe
Mit Hilfe von GenAI-Tools können KI-Kreativspezialisten mit Fachkenntnissen in Film, Bildkunst und grafischer Gestaltung Marketingmaterial, Produkt- und Archivbilder erstellen. Diese Tools bieten eine innovative Lösung für die Erstellung von visuellen Inhalten.
Die Ergebnisse der Foundry-Studie zeigen, dass Unternehmen verstärkt Fachkräfte in den Bereichen Generative AI suchen, um ihre GenAI-Initiativen erfolgreich umzusetzen. Durch den Einsatz von Generative AI haben Unternehmen die Möglichkeit, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, individuelle Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu fokussieren.
