Der Generative-AI-Boom hat die Geschäftswelt verändert und findet in allen Branchen Anklang. Unternehmen nutzen 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 diejenigen KI-Anwendungsfälle ermittelt, die in den nächsten zwölf Monaten besonders relevant sein werden.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie im Artikel
Attraktive Jobmöglichkeiten in der Generative-AI-Industrie
Unternehmen nutzen Generative AI zur Content Creation, um hochwertigen und personalisierten Content zu erstellen, der ihre Zielgruppe anspricht und ihre Markenbekanntheit steigert.
Datenwissenschaftler und die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse
Datenwissenschaftler sind Experten, die Analytics und KI nutzen, um wertvolle Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen. Zu ihren Aufgaben gehört die Entwicklung prädiktiver Modelle, die Erfüllung von Kunden- und Geschäftsanforderungen, die Implementierung analytischer Modelle und die Unterstützung der Organisation bei der Umstellung auf KI-basierte Software. Erfahrung in Softwareentwicklung, Programmiersprachen, Statistik, NLP und LLMs ist in dieser Rolle unerlässlich.
Machine Learning Engineer: Expertise in der KI-Entwicklung
Machine Learning Engineers nehmen Geschäftsanforderungen auf und setzen sie in klar definierte Machine-Learning-Projekte um. Sie entwickeln und implementieren Lösungen, die skalierbar sind, und bieten Unterstützung bei der Planung, Überwachung und Optimierung von Machine-Learning-Lösungen. In dieser Rolle sind Kenntnisse in Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps von entscheidender Bedeutung.
KI-Forscher: Schlüsselrolle bei der KI-Optimierung
Die Unterstützung von KI-Forschern ist für Unternehmen von großer Bedeutung, um die besten Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz zu identifizieren. Sie entwickeln fortschrittliche KI-Modelle und Algorithmen und verbessern bestehende KI-Tools. Kenntnisse in Daten- und Automatisierungsinfrastruktur, ML-Modelle, KI-Tools und -Algorithmen, Data Science und Softwareentwicklung sind wesentliche Voraussetzungen für diese Rolle.
Algorithmusentwickler: Die Zukunft der KI-Entwicklung gestalten
Algorithmusentwickler sind verantwortlich für die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für Software und Computersysteme. Sie analysieren komplexe Rechenprobleme und entwerfen spezifische Algorithmen, die den individuellen Geschäftsanforderungen gerecht werden. Dabei wird besonderer Wert auf skalierbare Lösungen gelegt, die sowohl ethischen als auch rechtlichen Standards entsprechen.
Die Rolle des Deep Learning Engineers in der KI-Forschung
Deep Learning Engineers haben das Know-how, um 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 Engineers: Fachkräfte für die Analyse natürlicher Sprache
Als NLP Engineer ist man für das Training und die Entwicklung von NLP-Systemen verantwortlich. Das beinhaltet die Entwicklung von Modellen, die Auswahl geeigneter Tools und Algorithmen sowie die regelmäßige Wartung und Analyse der Modelle. Erfahrungen in den Bereichen Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung sind in dieser Position entscheidend.
Chatbot-Entwickler: Die Schlüsselrolle in der digitalen Transformation
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 eine reibungslose Kommunikation zwischen Kunden und Mitarbeitern sicherzustellen.
Karrierechancen für einen qualifizierten Prompt Engineer
Als Prompt Engineer ist es die Aufgabe, eingehende Prompts zu evaluieren und die richtigen Informationen mittels Generative-AI-Tools bereitzustellen. Um diese Aufgabe erfolgreich umzusetzen, sind umfassende Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze erforderlich.
Der Chief AI Officer und die KI-Performance
Der Chief AI Officer entwickelt Richtlinien und Standards für den Einsatz von KI im Unternehmen, um eine konsistente und effektive Umsetzung sicherzustellen.
Die Fähigkeiten und Kompetenzen eines KI-Redakteurs
Unternehmen setzen verstärkt auf KI-Redakteure, um sicherzustellen, dass Inhalte, die mit KI-Tools generiert wurden, die Anforderungen der Zielgruppe erfüllen.
Kreatives Schaffen mit Hilfe von Generative AI
Die Verwendung von GenAI-Tools ermöglicht es Unternehmen, 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 hochwertige visuelle Inhalte zu erstellen.
Die Ergebnisse der Foundry-Studie zeigen, dass Unternehmen verstärkt Fachkräfte in den Bereichen einstellen oder einstellen möchten, um ihre GenAI-Initiativen erfolgreich umzusetzen. Der Einsatz von Generative AI ermöglicht es Unternehmen, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und eigene Lösungen zu entwickeln, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Gleichzeitig können Mitarbeiter ihre Fähigkeiten in wertschöpfende Aufgaben einbringen, was zu einer positiven Unternehmensentwicklung führt.
