Wie wählt man eine Karriere in der KI? | KI in der Wirtschaft #54

Eine Karriere in der KI bietet nicht nur die Aussicht auf ein attraktives Gehalt, sondern auch die Möglichkeit, die moderne Welt mitzugestalten. Unternehmen aller Branchen setzen zunehmend auf KI-basierte Lösungen, was zu einem starken Bedarf an Spezialisten führt. Dies ist ein schnell wachsender Bereich, in dem für jeden etwas dabei ist, vom Ingenieurwesen bis zur KI-Ethik. Eine Karriere in der KI ist daher nicht an einen Wirtschaftszweig gebunden: Sie öffnet Türen zur Kreativwirtschaft, zum Finanzwesen und zur IT. Wie wählt man also das richtige Berufsfeld in der KI aus? Lesen Sie unseren Artikel und finden Sie es heraus.

Eine Karriere in der KI – welche Chancen bietet sie?

Künstliche Intelligenz ist heute in praktisch jedem Aspekt des Geschäftslebens präsent, von der Automatisierung von Herstellungsprozessen über die Personalisierung von Online-Shop-Angeboten bis hin zur Analyse großer Datenmengen. Obwohl die Situation sehr dynamisch ist, gibt es in der KI mehrere wichtige Karrierewege:

1. Maschinenbau. Ingenieure für KI und maschinelles Lernen verfügen über einen analytischen Verstand und eine Leidenschaft für die Lösung komplexer Probleme.
2. Daten. Data Science, die Analyse und Interpretation von Daten, ist die Grundlage jedes KI-Projekts. Ohne Systeme zur Erfassung und Verarbeitung von Rohdaten wäre eine effektive Nutzung dieser Daten nicht möglich.
3. Angewandte KI . Laut dem Bericht „Technology Trends Outlook 2023“ von McKinsey ist angewandte KI einer der am schnellsten wachsenden Technologiesektoren. Es umfasst Geschäftsimplementierungen von maschinellem Lernen (ML), Bilderkennung (Computer Vision) und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Ein wichtiger Teil davon ist die Anwendung von KI auf Marketing und Vertrieb.
4. KI-Ethik. Eine Karriere in der KI als Ethikbeauftragter ist einer der aufstrebenden Berufe, die sich auf die Erstellung von KI-Richtlinien für Organisationen und die Sicherstellung der Einhaltung der Gesetze konzentrieren.

In welchen Branchen besteht Bedarf an KI-Spezialisten?

Nach Angaben des US Bureau of Labor Statistics treiben technologische Fortschritte die Nachfrage nach Experten für künstliche Intelligenz voran, die von 2022 bis 2032 voraussichtlich um 23 Prozent steigen wird. Das ist viel schneller als in anderen Branchen. Hier sind die Hauptakteure:

1. Finanzen – Banken und Investmentfirmen nutzen Big Data und Vorhersagealgorithmen, um Gewinne zu maximieren und die Betrugserkennung zu verbessern.
2. Landwirtschaft – Intelligente Systeme ermöglichen eine Optimierung des Pflanzenmanagements und höhere Erträge – hier kommen Agrartechnologen ins Spiel. Dank ihrer Arbeit ist es möglich, den Einsatz von Düngemitteln und Pestiziden zu minimieren, Roboter einzusetzen und Schädlinge gezielt zu bekämpfen und zu vernichten.
3. Gesundheitswesen – KI verändert das Gesicht der Medizin, indem sie die Diagnostik verbessert und die Telemedizin unterstützt – Berufe wie „Gesundheitsdatenanalyst“ entstehen. KI wird auch in großem Umfang in der Forschung eingesetzt, um neue Medikamente und Behandlungen zu entwickeln.

Quelle: DALL·E 3, Anregung: Marta M. Kania

Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um eine Karriere als KI-Ingenieur zu starten?

Jobs als KI-Ingenieur richten sich an technikbegeisterte Menschen mit Programmierkenntnissen. Beispielsweise sind KI-Ingenieure, die personalisierte Empfehlungen für Plattformen wie Netflix und Spotify entwickeln, für die Entwicklung von Algorithmen verantwortlich, die Inhalte an die Vorlieben der Benutzer anpassen.

Data Science – welche Kompetenzen brauchen Sie?

Um ein effektiver Datenanalyst zu sein, ist es unerlässlich, über technische Fähigkeiten zu verfügen, wie z. B. Kenntnisse der Programmiersprachen, die bei der Datenanalyse verwendet werden, zum Beispiel Python oder R, und Datenvisualisierungstools (wie Tableau oder Power BI). Wichtig ist auch die Fähigkeit, mit großen Datenmengen arbeiten zu können, was Kenntnisse über Datenbanken und SQL-Abfragen voraussetzt.

Neben technischen Fähigkeiten sind statistische und mathematische Fähigkeiten die Grundlage der Datenanalyse. Sie ermöglichen korrekte Interpretationen und Schlussfolgerungen. Darüber hinaus muss ein Analyst über Kommunikationsfähigkeiten verfügen, um Analyseergebnisse und Empfehlungen effektiv präsentieren zu können. Kritisches Denken und Fähigkeiten zur Problemlösung sind ebenfalls hilfreich, um wertvolle geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Eine Karriere in der angewandten KI

KI-gestütztes Marketing ist nicht mehr die Zukunft, sondern alltägliche Realität. Mithilfe von Kundendaten können Unternehmen Kommunikation und Produkte an die Bedürfnisse einzelner Benutzer anpassen. Spezialisten müssen in der Lage sein, Verkaufs-Chatbots oder Empfehlungssysteme zu konfigurieren, um die Angebote von Online-Shops zu personalisieren. Wichtig wird auch sein, generative künstliche Intelligenz nutzen zu können, also:

• Chatbots wie ChatGPT oder Bard, die bei Marketingstrategien und Inhalten helfen können,
• Midjourney oder DALL·E 3 zum Erstellen von Bildern und
• Runway oder Kaiber für Videoinhalte.

Quelle: Kaiber (https://kaiber.ai/dashboard)

KI-Ethik

Ethikspezialisten befassen sich mit einem wichtigen Aspekt der Technologie: Herausforderungen für den Datenschutz und die Unparteilichkeit von Algorithmen. Ihre Aufgabe ist es, dafür zu sorgen, dass auf künstlicher Intelligenz basierende Systeme verantwortungsvoll und im Einklang mit den Unternehmenswerten und der Gesetzgebung eingesetzt werden.

KI-Plattformen für die Ausbildung – wo kann man Wissen erlangen?

Die Fülle an Online-Lernplattformen ermöglicht eine flexible Ausbildung in künstlicher Intelligenz und die Selbstvorbereitung auf eine Karriere in der KI. Hier sind einige empfohlene Optionen:

• IBM AI Engineering Professional Certificate (https://www.coursera.org/professional-certificates/applied-artifical-intelligence-ibm-watson-ai) – ein 9-monatiges Programm, das maschinelles Lernen, neuronale Netze, Bildverarbeitung und Computer abdeckt Vision,
• Deeplearning.ai (https://www.deeplearning.ai/) – ein dreimonatiges Programm von einem der führenden Experten für KI, Andrej Karparthy,
• Coursera (https://coursera.org/) – eine breite Palette an Kursen, Spezialisierungen und professionellen Zertifizierungen in den Bereichen KI, maschinelles Lernen, Datenwissenschaft und verwandte Bereiche. Es stehen Programme zur Verfügung, die in Zusammenarbeit mit der Stanford University und IBM erstellt wurden.
• Einführung in generative KI von Google (https://www.cloudskillsboost.google/paths/118) – eine Reihe von Einführungskursen zu generativer KI, Large Language Models (LLMs) und ihren Anwendungen.

Unabhängig von der gewählten Plattform geht es darum, Lerntheorie mit der Praxis in Form von Beispielprojekten zu verbinden und reale geschäftliche und gesellschaftliche Probleme mithilfe von KI und Data Science zu lösen.

Quelle: Coursera (https://www.coursera.org/professional-certificates/applied-artifical-intelligence-ibm-watson-ai)

Welche Soft Skills werden in der KI-Branche geschätzt?

Trotz der rasanten Entwicklung der Technologie bleiben bestimmte Eigenschaften gleich. Um eine Karriere im Bereich KI anzustreben, sind Kreativität oder Fähigkeiten zur Problemlösung von Nutzen. Auch die Fähigkeit zur Teamarbeit wird bei der Arbeit an KI-Projekten als wichtiges Gut angesehen.

Zusammenfassung

Um sich im Labyrinth der Karrieremöglichkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz zurechtzufinden, ist ein umfassendes Verständnis sowohl der Bedürfnisse des Arbeitsmarktes als auch der eigenen Fähigkeiten erforderlich. Wenn Sie die Besonderheiten verschiedener Rollen und deren Anforderungen verstehen, können Sie eine Karriere im Bereich KI genau auswählen, einen Bildungsweg planen und sich auf die Entwicklung der wertvollsten Soft Skills konzentrieren. Künstliche Intelligenz entwickelt sich in einem beispiellosen Tempo weiter. Die Anpassung Ihres beruflichen Werdegangs erfordert Flexibilität, Mut und unkonventionelles Denken. Aber es könnte sich als Schlüssel zum beruflichen Erfolg erweisen.

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Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie sie beim Codieren effektiv zusammenarbeiten können.

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