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 aktuelle 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
Attraktive Karrieremöglichkeiten in der Generative-AI-Branche
Generative AI spielt eine wichtige Rolle bei der Gewährleistung der IT-Sicherheit, indem es Sicherheitslösungen entwickelt und implementiert, um Cyberangriffe zu erkennen und zu bekämpfen.
Analytics und KI: Die Arbeit des Datenwissenschaftlers
Datenwissenschaftler sind entscheidend für die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus großen Datensätzen mithilfe von Analytics und KI. Sie entwickeln prädiktive Modelle, die sowohl Kunden- als auch Geschäftsanforderungen erfüllen. Zudem implementieren sie analytische Modelle und unterstützen die Organisation bei der Umstellung auf KI-basierte Software. Erfahrungen in den Bereichen Softwareentwicklung, Programmiersprachen, Statistik, Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs) sind in dieser Rolle von großer Bedeutung.
Die zentrale Rolle des Machine Learning Engineers
Als Machine Learning Engineer haben Sie die Aufgabe, Geschäftsanforderungen in klar definierte Machine-Learning-Projekte umzusetzen. Sie entwickeln und implementieren Lösungen, die auf skalierbaren Machine-Learning-Modellen basieren. Dabei nutzen Sie Ihr Wissen in den Bereichen Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps, um maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln und die Performance der Machine-Learning-Modelle zu optimieren.
Die Bedeutung von KI-Forschern in Unternehmen
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 vorhandene 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.
Die vielseitige Aufgabe des Algorithmusentwicklers verstehen
Die Aufgabe eines Algorithmusentwicklers besteht darin, Algorithmen für Software und Computersysteme zu entwickeln und zu implementieren. Dabei werden komplexe Rechenprobleme gelöst und speziell auf die Geschäftsanforderungen zugeschnittene Algorithmen entworfen. Es ist von großer Bedeutung, skalierbare Lösungen zu finden, die sowohl ethischen als auch rechtlichen Standards entsprechen.
Was macht ein Deep Learning Engineer?
Deep Learning Engineers sind Experten in der Erforschung, Entwicklung und Wartung von KI-Algorithmen für innovative Technologien wie Chatbots, virtuelle Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos. Sie erstellen KI-Tools und -Ressourcen, um die spezifischen Datenanforderungen zu identifizieren und Möglichkeiten zur Automatisierung von Prozessen zu erkennen.
NLP Engineers: Fachkräfte für natürliche Sprachverarbeitung
NLP Engineers sind Experten im Training von NLP-Systemen und der Entwicklung von Modellen. Sie verfügen über umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung. Darüber hinaus sind sie verantwortlich für die Identifizierung geeigneter Tools und Algorithmen sowie die regelmäßige Wartung und Analyse der Modelle.
Jobprofil Chatbot-Entwickler: Automatisierte Kommunikation im Fokus
Die Verwendung von Chatbots ist zu einer gängigen Praxis in Unternehmen geworden, um den Kundenservice zu verbessern. Unternehmen suchen nach Entwicklern, die in der Lage sind, eigene Chatbot-Lösungen zu entwickeln und zu implementieren, um Kundenanfragen effizient zu bearbeiten und Kunden an die richtigen Mitarbeiter weiterzuleiten.
Die Bedeutung des Prompt Engineers im Unternehmen
In der Rolle als Prompt Engineer liegt die Verantwortung darin, eingehende Prompts korrekt zu bewerten und mithilfe von Generative-AI-Tools die passenden Informationen bereitzustellen. Für diese Aufgabe sind umfassende Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze erforderlich.
Die Bedeutung des Chief AI Officers
Unternehmen, die mit der rasanten Entwicklung von Künstlicher Intelligenz Schritt halten wollen, benötigen einen Chief AI Officer. Diese Rolle umfasst die Entwicklung einer KI-Strategie, das Überwachen des Datenmanagements und der Governance, die Förderung der Zusammenarbeit zwischen den Geschäftsbereichen, das Managen von KI-Risiken, das Finden und Binden von KI-Talenten sowie die Kontrolle der Gesamt-Performance der KI-Initiative.
KI-Redakteure: Die Schnittstelle zwischen Mensch und KI
KI-Redakteure gewährleisten die Qualität von Inhalten, die mithilfe von KI-Tools generiert wurden, indem sie diese überarbeiten und sicherstellen, dass sie den Anforderungen der Zielgruppe entsprechen.
Kreative Inhalte mit Hilfe von Generative AI
Unternehmen nutzen GenAI-Tools, um mithilfe von KI-Kreativspezialisten Marketingmaterial, Produkt- und Archivbilder zu erstellen. Fachleute mit Kenntnissen in Film, Bildkunst und grafischer Gestaltung können das Potenzial dieser Tools optimal nutzen.
Laut der Foundry-Studie beabsichtigen Unternehmen, Fachkräfte in den Bereichen Generative AI einzustellen, um ihre GenAI-Initiativen erfolgreich umzusetzen. Generative AI bietet Unternehmen vielfältige Einsatzmöglichkeiten, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, eigene Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu fokussieren.
