Der Generative-AI-Boom hat die Geschäftswelt erfasst und wird in allen Branchen immer mehr genutzt. Unternehmen setzen auf diese Technologie, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, eigene Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu fokussieren. Eine Studie von Foundry zeigt, welche KI-Anwendungsfälle in den nächsten zwölf Monaten besonders relevant für Unternehmen sein werden.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Begehrte Stellen in der Generative-AI-Branche
Durch die Nutzung von Generative AI können Unternehmen Business Insights gewinnen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.
Datenwissenschaftler: Experten für Analytics und KI
In der Rolle des Datenwissenschaftlers nutzen Sie Analytics und KI, um wertvolle Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen. Sie entwickeln prädiktive Modelle, die den Anforderungen von Kunden und Unternehmen gerecht werden. Des Weiteren 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 für diese Position von großer Bedeutung.
Experten für maschinelles Lernen gefragt
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 Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.
KI-Forscher: Experten für künstliche Intelligenz
KI-Forscher helfen Unternehmen dabei, die optimalen Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz zu identifizieren. Sie arbeiten an der Entwicklung effizienterer KI-Modelle und -Algorithmen und optimieren vorhandene KI-Tools. Um diese Aufgaben erfolgreich zu bewältigen, sind Kenntnisse in den Bereichen Daten- und Automatisierungsinfrastruktur, ML-Modelle, KI-Tools und -Algorithmen, Data Science und Softwareentwicklung erforderlich.
Die Bedeutung von Algorithmusentwicklern in Unternehmen
Als Algorithmusentwickler ist es die Aufgabe, 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.
Anforderungen an einen Deep Learning Engineer
Deep Learning Engineers spielen eine entscheidende Rolle bei der Erforschung, Entwicklung und Wartung von KI-Algorithmen für fortschrittliche Technologien wie Chatbots, virtuelle Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos. Sie bauen KI-Tools und -Ressourcen auf, um die spezifischen Datenanforderungen zu ermitteln und Möglichkeiten zur Automatisierung von Prozessen zu erkennen.
NLP Engineer: Entwickler von Sprachmodellen und -algorithmen
NLP Engineers sind verantwortlich für das Training von NLP-Systemen und die Entwicklung neuer Modelle. Sie haben umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung. Zudem identifizieren sie geeignete Tools und Algorithmen und warten und analysieren die Modelle regelmäßig, um eine optimale Leistung sicherzustellen.
Die Zukunft des Kundenservice: Chatbot-Entwickler im Fokus
Unternehmen setzen vermehrt auf Chatbots, um den Kundenservice zu verbessern und Kundenanfragen effizient zu bearbeiten. Daher ist die Nachfrage nach Entwicklern, die eigene Chatbot-Lösungen entwickeln und implementieren können, gestiegen. Durch die Nutzung dieser Technologie können Unternehmen sicherstellen, dass Kunden schnell und einfach mit den richtigen Mitarbeitern verbunden werden.
Der Prompt Engineer: Aufgaben und Verantwortlichkeiten
Die Aufgabe eines Prompt Engineers besteht darin, eingehende Prompts zu bewerten und die richtigen Informationen mithilfe von Generative-AI-Tools bereitzustellen. Um diese Aufgabe erfolgreich zu erfüllen, sind umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze erforderlich.
Die Verantwortung des Chief AI Officers
Ein Chief AI Officer ist unverzichtbar für Unternehmen, die mit der rasanten Entwicklung von KI mithalten wollen. Zu den Verantwortlichkeiten gehören die Entwicklung einer umfassenden KI-Strategie, das Monitoring des Datenmanagements und der Governance, die Gewährleistung der Zusammenarbeit zwischen den Geschäftsbereichen, das Risikomanagement im Zusammenhang mit KI, die Gewinnung und Bindung von KI-Talenten sowie die Bewertung der Gesamt-Performance der KI-Initiative.
KI-Redakteure: Die menschliche Überprüfung von KI-Tools
Unternehmen setzen zunehmend auf KI-Redakteure, um Inhalte, die mit KI-Tools erstellt wurden, zu überarbeiten und sicherzustellen, dass sie auf die Bedürfnisse der Zielgruppe abgestimmt sind.
Einsatz von KI für kreative Arbeit
GenAI-Tools ermöglichen es KI-Kreativspezialisten, mithilfe von Film, Bildkunst und grafischer Gestaltung kreative Inhalte wie Marketingmaterial, Produkt- und Archivbilder zu erstellen. Diese Tools bieten eine effiziente Möglichkeit, beeindruckende visuelle Inhalte zu generieren.
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 haben Unternehmen die Möglichkeit, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, individuelle Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu fokussieren.
