Der Generative-AI-Boom hat die Geschäftswelt erfasst und findet in nahezu allen Branchen großen Zuspruch. Unternehmen nutzen diese Technologie, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, eigene Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Tätigkeiten zu fokussieren. Eine aktuelle Studie von Foundry hat die wichtigsten KI-Anwendungsfälle für Unternehmen in den nächsten zwölf Monaten identifiziert.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Die gefragtesten Jobs in Generative AI
Business Insights liefern Unternehmen wertvolle Einblicke in ihre Geschäftsdaten und ermöglichen eine fundierte strategische Planung und Entscheidungsfindung.
Datenwissenschaftler: Fachkräfte für Prozessautomatisierung
Datenwissenschaftler sind Experten, die Analytics und KI nutzen, um wertvolle Erkenntnisse aus umfangreichen 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: Kompetenz in der Modellentwicklung
Machine Learning Engineers übersetzen Geschäftsanforderungen in klar definierte Machine-Learning-Projekte und setzen sie 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 großer Bedeutung.
KI-Forscher: Spezialisten für effiziente Datenanalyse
KI-Forscher helfen Unternehmen dabei, die optimalen 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 Rolle unverzichtbar.
Die Anforderungen an Algorithmusentwickler in der KI-Branche
In der Rolle des Algorithmusentwicklers liegt der Fokus auf der Entwicklung und Implementierung von maßgeschneiderten Algorithmen für Software und Computersysteme. Dabei werden komplexe Rechenprobleme gelöst und Lösungen entworfen, die den individuellen Geschäftsanforderungen gerecht werden. Skalierbarkeit sowie ethische und rechtliche Konformität spielen eine entscheidende Rolle.
Deep Learning Engineer: Innovator in der KI-Branche
In der Rolle als Deep Learning Engineer liegt der Fokus auf der Erforschung, Entwicklung und Wartung von KI-Algorithmen für verschiedene Technologien wie Chatbots, virtuelle Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos. Sie sind maßgeblich daran beteiligt, KI-Tools und -Ressourcen aufzubauen und die Datenanforderungen zu identifizieren. Zudem erkennen sie Potenziale zur Automatisierung von Prozessen.
NLP Engineer – Technologien für natürliche Sprache
NLP Engineers sind Experten auf dem Gebiet der Schulung und Entwicklung von NLP-Systemen. Sie entwickeln Modelle, identifizieren geeignete Tools und Algorithmen und warten und analysieren die Modelle regelmäßig. Um in dieser Rolle erfolgreich zu sein, ist Erfahrung in Bereichen wie Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung unerlässlich.
Jobprofil Chatbot-Entwickler: Die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine
In der Geschäftswelt werden Chatbots immer häufiger verwendet, um den Kundenservice effizienter zu gestalten und Kundenanfragen schnell zu bearbeiten. Unternehmen sind daher auf der Suche nach Entwicklern, die in der Lage sind, maßgeschneiderte Chatbot-Lösungen zu entwickeln und erfolgreich einzusetzen.
Prompt Engineer: Verbindungspunkt zwischen Mensch und Technologie
Prompt Engineers spielen eine entscheidende Rolle bei der Beurteilung von eingehenden Prompts und der effektiven Bereitstellung von Informationen durch Generative-AI-Tools. Um diese Aufgabe erfolgreich zu bewältigen, sind umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze unerlässlich.
Der Chief AI Officer und die KI-Innovation
Der Chief AI Officer entwickelt und pflegt ein Netzwerk von Experten und Fachleuten im Bereich der künstlichen Intelligenz.
KI-Redakteure: Die menschliche Korrektur von KI-Texten
KI-Redakteure überarbeiten Inhalte, die mithilfe von GenAI-Tools erstellt wurden, um sicherzustellen, dass der Content qualitativ hochwertig und zielgruppenorientiert ist.
KI-Kreativspezialisten für zukunftsweisende Projekte
GenAI-Tools bieten Unternehmen die Möglichkeit, kreative Inhalte wie Marketingmaterial, Produktbilder und Archivbilder zu erstellen. KI-Kreativspezialisten mit Fachkenntnissen in Film, Bildkunst oder grafischer Gestaltung können diese Tools effektiv nutzen, um einzigartige und ansprechende Inhalte zu generieren.
Unternehmen erkennen zunehmend die Bedeutung von Fachkräften in den Bereichen, um ihre GenAI-Initiativen erfolgreich umzusetzen. Mit Generative AI können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse optimieren, eigene Lösungen entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren. Dies ermöglicht eine effizientere Nutzung von Ressourcen und eine Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit.
