In der Geschäftswelt hat der Generative-AI-Boom große Auswirkungen und wird in nahezu allen 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
Jobmöglichkeiten in der Generative-AI-Branche
Generative AI ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Einblicke in ihre Geschäftsabläufe zu gewinnen und so ihre Effizienz und Produktivität zu steigern.
Die Rolle des Datenwissenschaftlers im Machine Learning
Als Datenwissenschaftler sind Sie unverzichtbar, um mithilfe von Analytics und KI wertvolle Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen. Sie entwickeln prädiktive Modelle, die sowohl Kunden- als auch Geschäftsanforderungen erfüllen. Darüber hinaus implementieren Sie analytische Modelle und unterstützen die 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: Spezialist für datengetriebene Lösungen
Machine Learning Engineers sind Experten darin, Geschäftsanforderungen in klar definierte Machine-Learning-Projekte umzusetzen. Sie entwickeln und implementieren Lösungen, die auf skalierbaren Machine-Learning-Modellen basieren. Dabei nutzen sie ihr Fachwissen in den Bereichen Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen und die Performance der Machine-Learning-Modelle kontinuierlich zu verbessern.
Die Rolle des KI-Forschers in der Unternehmenswelt
Unternehmen können auf die Expertise von KI-Forschern zählen, um die optimalen Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz zu finden. Diese Fachleute 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 in dieser Rolle von großer Bedeutung.
Algorithmusentwickler: Vom Konzept zur effizienten Lösung
Algorithmusentwickler sind für die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen in Software und Computersystemen zuständig. Die Lösung komplexer Rechenprobleme und die Entwicklung von maßgeschneiderten Algorithmen, die den individuellen Geschäftsanforderungen entsprechen, stehen dabei im Fokus. Skalierbare Lösungen, die ethischen und rechtlichen Standards genügen, sind von großer Bedeutung.
Herausforderungen für einen Deep Learning Engineer
Deep Learning Engineers haben die Aufgabe, 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 Automatisierung von Prozessen zu erkennen.
NLP Engineers: Spezialisten für die Verarbeitung natürlicher Sprache
Als NLP Engineer liegt der Fokus 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. NLP Engineers identifizieren geeignete Tools und Algorithmen und warten und analysieren die Modelle regelmäßig, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen entsprechen.
Chatbot-Entwickler: Die Experten für effiziente Kundeninteraktion
Chatbots werden immer häufiger in Unternehmen eingesetzt, um den Kundenservice zu verbessern und Kundenanfragen effizient zu bearbeiten. Unternehmen suchen nach Entwicklern, die eigene Chatbot-Lösungen entwickeln und implementieren können, um Kunden schnell und einfach mit den richtigen Mitarbeitern zu verbinden.
Prompt Engineer: Verbindung zwischen Mensch und Generative AI
In der Position als Prompt Engineer liegt die Verantwortung darin, eingehende Prompts korrekt zu bewerten und mithilfe von Generative-AI-Tools die entsprechenden Informationen bereitzustellen. Um diese Aufgabe erfolgreich zu bewältigen, sind umfassende Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze erforderlich.
Der Chief AI Officer und die KI-Entwicklung
Unternehmen, die mit der schnellen Entwicklung von KI mithalten wollen, benötigen einen Chief AI Officer. Diese Rolle umfasst die Entwicklung einer umfassenden 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 Bewertung der Gesamt-Performance der KI-Initiative.
Die Aufgaben und Verantwortlichkeiten eines KI-Redakteurs
Unternehmen setzen auf KI-Redakteure, um sicherzustellen, dass Inhalte, die mithilfe von KI-Tools generiert wurden, gut geschrieben und zielgruppenorientiert sind.
Generative AI als kreativer Assistent
Unternehmen setzen GenAI-Tools ein, 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.
Die Ergebnisse der Foundry-Studie verdeutlichen, dass Unternehmen vermehrt Fachkräfte in den Bereichen Generative AI einstellen möchten, um ihre GenAI-Initiativen erfolgreich umzusetzen. Durch den Einsatz von Generative AI können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse optimieren, eigene Lösungen entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren.
