Die zunehmende Verbreitung von Generative AI hat einen erheblichen Einfluss auf die Geschäftswelt und wird in vielen Branchen positiv aufgenommen. Unternehmen setzen auf diese Technologie, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, eigene Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren. Eine kürzlich durchgeführte Studie von Foundry hat ermittelt, welche KI-Anwendungsfälle in den nächsten zwölf Monaten besonders relevant für Unternehmen sind.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Karrierechancen in der Generative-AI-Technologie
Durch Generative AI können Unternehmen ihren internen Kundensupport verbessern, indem sie automatisierte Lösungen für häufig gestellte Fragen und Probleme bereitstellen.
Datenwissenschaftler und die Entwicklung prädiktiver Modelle
Datenwissenschaftler nutzen Analytics und KI, um wertvolle Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen. Zu ihren Aufgaben gehört 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. Erfahrung in den Bereichen Softwareentwicklung, Programmiersprachen, Statistik, Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs) ist in dieser Rolle erforderlich.
Machine Learning Engineer: Experte für KI-Algorithmen
In der Rolle des Machine Learning Engineers sind Sie dafür verantwortlich, Geschäftsanforderungen in Machine-Learning-Projekte umzusetzen. Sie entwickeln und implementieren Lösungen, die auf skalierbaren Machine-Learning-Modellen basieren. Dabei setzen Sie Ihr Fachwissen in den Bereichen Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps ein, um maßgeschneiderte Lösungen für das Unternehmen zu schaffen.
Welche Aufgaben hat ein KI-Forscher?
KI-Forscher unterstützen Unternehmen bei der Identifizierung der besten Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz. 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 Herausforderungen der Algorithmusentwicklung in der KI
Die Hauptaufgabe eines Algorithmusentwicklers besteht darin, Algorithmen für Software und Computersysteme zu entwickeln und zu implementieren. Dabei werden komplexe Rechenprobleme gelöst und maßgeschneiderte Algorithmen entworfen, die den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens gerecht werden. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf skalierbaren Lösungen, die ethischen und rechtlichen Standards entsprechen.
Deep Learning Engineer: Experte für KI-Modelle
In ihrer Rolle als Deep Learning Engineers sind sie darauf spezialisiert, KI-Algorithmen für Technologien wie Chatbots, virtuelle Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos zu erforschen, zu entwickeln und zu warten. Sie bauen KI-Tools und -Ressourcen auf, um die spezifischen Datenanforderungen zu identifizieren und Möglichkeiten zur Prozessautomatisierung zu erkennen.
NLP Engineer: Experte für Sprachverständnis und -analyse
In der Rolle des NLP Engineers liegt der Schwerpunkt auf dem Training von NLP-Systemen und der Entwicklung von Modellen. Dafür sind umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung erforderlich. Zusätzlich identifizieren NLP Engineers geeignete Tools und Algorithmen und warten und analysieren die Modelle regelmäßig, um sicherzustellen, dass sie effektiv funktionieren.
Karriere als Chatbot-Entwickler: Eine Zukunft mit KI
Die Nutzung von Chatbots hat sich in Unternehmen als effektive Methode etabliert, um den Kundenservice 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.
Wie ein Prompt Engineer Generative AI verbessert
Die Hauptaufgabe eines Prompt Engineers besteht darin, eingehende Prompts zu bewerten und die richtigen 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 unverzichtbar.
Der Chief AI Officer und das Datenmanagement
Der Chief AI Officer spielt eine entscheidende Rolle für Unternehmen, um mit der rasanten Entwicklung von Künstlicher Intelligenz Schritt zu halten. Zu den Aufgaben gehören die Entwicklung einer 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.
Wie KI-Redakteure KI-Tools verbessern und optimieren
KI-Redakteure gewährleisten durch ihre Überarbeitung von mit KI-Tools erstellten Inhalten, dass diese qualitativ hochwertig und für die Zielgruppe verständlich sind.
Kreativität mit Unterstützung von Generative AI
GenAI-Tools ermöglichen es KI-Kreativspezialisten, mit ihrem Fachwissen in Film, Bildkunst und grafischer Gestaltung kreative Inhalte wie Marketingmaterial, Produkt- und Archivbilder zu erstellen. Diese Tools bieten eine effektive Lösung für die Generierung von visuell ansprechenden Inhalten.
Laut der Foundry-Studie stellen Unternehmen vermehrt Fachkräfte in den Bereichen ein, um ihre GenAI-Initiativen erfolgreich umzusetzen. Dadurch ergeben sich vielfältige Anwendungsmöglichkeiten für Generative AI, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und eigene Lösungen zu entwickeln. Gleichzeitig können Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben fokussiert werden.
