Generative AI hat einen enormen Einfluss auf die Geschäftswelt und wird in nahezu allen Branchen immer beliebter. Unternehmen setzen diese Technologie ein, um ihre Geschäftsprozesse zu verbessern, innovative Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu fokussieren. Eine kürzlich durchgeführte 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
Nachgefragte Berufe in der Generative-AI-Technologie
Generative AI ermöglicht es Unternehmen, Prozessautomatisierung einzusetzen und repetitive Aufgaben zu automatisieren, um die Effizienz zu steigern und Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu fokussieren.
Bedeutung und Aufgaben eines Datenwissenschaftlers
Als Datenwissenschaftler gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse aus großen Datensätzen durch den Einsatz von Analytics und KI. Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung prädiktiver Modelle, die Anforderungen von Kunden und Unternehmen erfüllen. Sie implementieren analytische Modelle und unterstützen die Organisation bei der Einführung von KI-basierter Software. Erfahrungen in Softwareentwicklung, Programmiersprachen, Statistik, Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs) sind in dieser Rolle unverzichtbar.
Schlüsselrolle: Machine Learning Engineer gesucht
Als Machine Learning Engineer haben Sie die Aufgabe, die Anforderungen des Unternehmens in konkrete Machine-Learning-Projekte umzusetzen. Sie entwickeln und implementieren Lösungen, die skalierbar und anpassungsfähig sind. Dabei nutzen Sie Ihr Fachwissen in Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps, um effiziente und effektive Machine-Learning-Lösungen zu schaffen.
KI-Forscher: Aufgaben und Anforderungen im Überblick
Unternehmen erhalten Unterstützung von KI-Forschern bei der Identifizierung der besten Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz. Diese Experten entwickeln effizientere KI-Modelle und -Algorithmen und optimieren existierende KI-Tools. Kenntnisse in den Bereichen Daten- und Automatisierungsinfrastruktur, ML-Modelle, KI-Tools und -Algorithmen, Data Science und Softwareentwicklung sind in dieser Position von großer Bedeutung.
Algorithmusentwickler: Experten für komplexe Rechenprobleme
In der Rolle des Algorithmusentwicklers liegt der Fokus auf der Entwicklung und Umsetzung von Algorithmen für Software und Computersysteme. Die Experten lösen knifflige Rechenprobleme und entwerfen dabei maßgeschneiderte Algorithmen, die den individuellen Geschäftsanforderungen gerecht werden müssen. Besonders wichtig ist es, skalierbare und ethisch sowie rechtlich konforme Lösungen zu finden.
Die Aufgaben eines Deep Learning Engineers
Als Deep Learning Engineers beschäftigen sie sich mit der Erforschung, Entwicklung und Wartung von KI-Algorithmen, die in verschiedenen Technologien wie Chatbots, virtuellen Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrenden Autos zum Einsatz kommen. Sie konstruieren KI-Tools und -Ressourcen, um die Datenanforderungen zu identifizieren und Wege zur Prozessautomatisierung zu finden.
Sprachverarbeitung: Die Aufgabe des NLP Engineers
In der Rolle als NLP Engineer liegt der Fokus auf dem Training von NLP-Systemen und der Entwicklung von Modellen. Dabei ist es wichtig, geeignete Tools und Algorithmen zu identifizieren und die Modelle regelmäßig zu warten und zu analysieren. Erfahrung in Bereichen wie Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung sind in dieser Rolle unerlässlich.
Fachkräfte gesucht: Stellenangebote für Chatbot-Entwickler
Die Verwendung von Chatbots nimmt in Unternehmen immer weiter zu, da sie eine effektive Möglichkeit bieten, den Kundenservice zu optimieren. Durch die Entwicklung und Implementierung eigener Chatbot-Lösungen suchen Unternehmen nach Entwicklern, die in der Lage sind, maßgeschneiderte Lösungen zu erstellen, um Kundenanfragen effizient zu bearbeiten.
Anforderungen an einen Prompt Engineer verstehen
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. Um diese Aufgabe zu bewältigen, sind umfassende Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze unerlässlich.
Die Aufgaben eines Chief AI Officers
Die Position des Chief AI Officers ist von großer Bedeutung für Unternehmen, um den Anforderungen der sich schnell entwickelnden KI gerecht zu werden. Zu den Aufgaben gehören die Entwicklung einer KI-Strategie, die Überwachung des Datenmanagements und der Governance, die Sicherstellung der Zusammenarbeit zwischen den Geschäftsbereichen, das Risikomanagement im Zusammenhang mit KI, die Identifizierung und Bindung von KI-Talenten sowie die Bewertung der Gesamt-Performance der KI-Initiative.
Die Bedeutung des KI-Redakteurs für Unternehmen
Die menschliche Überprüfung von mit KI-Tools erstellten Inhalten durch KI-Redakteure gewährleistet die Erstellung von gut geschriebenem und verständlichem Content.
Kreativität trifft auf Generative AI-Technologie
Mit GenAI-Tools können Unternehmen mithilfe von KI-Kreativspezialisten Marketingmaterial, Produkt- und Archivbilder erstellen. Fachleute mit Kenntnissen in Film, Bildkunst und grafischer Gestaltung können das volle Potenzial dieser Tools ausschöpfen.
Die Ergebnisse der Foundry-Studie zeigen, 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, maßgeschneiderte Lösungen entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben fokussieren.
