In der Geschäftswelt hat der Generative-AI-Boom große Auswirkungen und findet in nahezu allen Branchen Anklang. Unternehmen nutzen diese Technologie, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, eigene Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren. Eine kürzlich durchgeführte Studie von Foundry hat ergeben, welche KI-Anwendungsfälle in den nächsten zwölf Monaten besonders relevant für Unternehmen sind.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Jobaussichten in der Generative-AI-Industrie
Generative AI unterstützt Unternehmen bei der Bereitstellung eines internen Kundensupports, indem es automatisierte Lösungen für häufig gestellte Fragen und Probleme bietet.
Wie Datenwissenschaftler wertvolle Erkenntnisse gewinnen
Als Datenwissenschaftler nutzen Sie Analytics und KI, um aus großen Datensätzen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Sie entwickeln prädiktive Modelle, die den Anforderungen von Kunden und Unternehmen entsprechen. Darüber hinaus implementieren Sie analytische Modelle und unterstützen die Organisation bei der Einführung von KI-basierter Software. Erfahrung in Softwareentwicklung, Programmiersprachen, Statistik, Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs) sind in dieser Rolle unerlässlich.
Machine Learning Engineer: Jobs mit Zukunft
In der Rolle des Machine Learning Engineers sind Sie dafür verantwortlich, Geschäftsanforderungen in Machine-Learning-Projekte umzuwandeln. Sie entwickeln und implementieren Lösungen, die auf skalierbaren Machine-Learning-Modellen basieren. Dabei setzen Sie Ihr Fachwissen in den Bereichen Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps ein, um maßgeschneiderte Lösungen für das Unternehmen zu schaffen.
Was macht ein KI-Forscher?
KI-Forscher spielen eine wichtige Rolle bei der Unterstützung von Unternehmen bei der Identifizierung der optimalen Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz. 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 Position unerlässlich.
Algorithmusentwickler – das Rückgrat der KI-Entwicklung
Algorithmusentwickler spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen in Software und Computersystemen. Sie haben die Aufgabe, komplexe Rechenprobleme zu lösen und maßgeschneiderte Algorithmen zu entwerfen, die den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens gerecht werden. Dabei legen sie großen Wert auf skalierbare Lösungen, die ethischen und rechtlichen Standards entsprechen.
Die Bedeutung des Deep Learning Engineers
In der Rolle des Deep Learning Engineers erforschen, entwickeln und warten sie KI-Algorithmen, die in verschiedenen Technologien wie Chatbots, virtuellen Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrenden Autos eingesetzt werden. Sie sind verantwortlich für den Aufbau von KI-Tools und -Ressourcen, um die erforderlichen Datenanforderungen zu identifizieren und Möglichkeiten zur Prozessautomatisierung zu erkennen.
Sprachmodellierung: Die Rolle des NLP Engineers
Als NLP Engineer liegt der Schwerpunkt auf dem Training von NLP-Systemen und der Entwicklung von Modellen. Dafür werden umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung benötigt. Zusätzlich ist es wichtig, geeignete Tools und Algorithmen zu identifizieren und die Modelle regelmäßig zu warten und zu analysieren.
Chatbot-Entwickler: Die Schnittstelle zwischen Unternehmen und Kunden
Chatbots werden in Unternehmen immer beliebter, da sie eine effiziente Möglichkeit bieten, Kundenanfragen zu bearbeiten und den Kundenservice zu optimieren. Um diese Lösungen erfolgreich einzuführen, suchen Unternehmen nach Entwicklern, die maßgeschneiderte Chatbot-Lösungen entwickeln und implementieren können.
Warum Unternehmen einen Prompt Engineer brauchen
Prompt Engineers sind dafür zuständig, eingehende Prompts zu bewerten und mithilfe von Generative-AI-Tools die richtigen Informationen bereitzustellen. Um diese Aufgabe erfolgreich zu meistern, sind umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze unverzichtbar.
Der Chief AI Officer im Unternehmen
In der Rolle des Chief AI Officers unterstützt man Unternehmen dabei, mit der dynamischen Entwicklung von Künstlicher Intelligenz Schritt zu halten. Die Aufgaben umfassen die Entwicklung einer umfassenden KI-Strategie, das Überwachen des Datenmanagements und der Governance, die Sicherstellung 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.
Qualitätskontrolle durch KI-Redakteure gewährleistet hochwertigen Content
Die Rolle der KI-Redakteure besteht darin, Inhalte, die mithilfe von GenAI-Tools erstellt wurden, zu überprüfen und sicherzustellen, dass sie qualitativ hochwertig und zielgruppenorientiert sind.
KI-Kreativarbeiter revolutioniert kreative Prozesse
Mithilfe von GenAI-Tools können KI-Kreativspezialisten mit Fachkenntnissen in Film, Bildkunst und grafischer Gestaltung beeindruckende Marketingmaterialien, Produkt- und Archivbilder erstellen. Diese Tools bieten eine innovative Lösung für die Erstellung von visuellen Inhalten.
Die Foundry-Studie ergab, dass Unternehmen verstärkt Fachkräfte in den Bereichen Generative AI suchen, 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 konzentrieren.
