Der Generative-AI-Boom hat einen erheblichen Einfluss auf die Geschäftswelt 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 Aufgaben zu fokussieren. Eine kürzlich durchgeführte Studie von Foundry hat aufgezeigt, welche KI-Anwendungsfälle für Unternehmen in den nächsten zwölf Monaten besonders relevant sind.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Berufe mit Zukunft in der Generative-AI-Technologie
Generative AI bietet Unternehmen die Möglichkeit, umfangreiche Datenanalysen durchzuführen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen.
Datenwissenschaftler und die Optimierung von Geschäftsprozessen
Ein Datenwissenschaftler ist unverzichtbar, um mithilfe von Analytics und KI wertvolle Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen. Sie entwickeln prädiktive Modelle, um Kunden- und Geschäftsanforderungen zu erfüllen, implementieren analytische Modelle und unterstützen die Organisation bei der Umstellung auf KI-basierte Software. In dieser Rolle sind Kenntnisse in Softwareentwicklung, Programmiersprachen, Statistik, NLP und LLMs erforderlich.
Machine Learning Engineer: Gesucht für innovative KI-Projekte
Machine Learning Engineers wandeln Geschäftsanforderungen in klar definierte Machine-Learning-Projekte um und entwickeln und implementieren Lösungen. Sie sind verantwortlich für die Entwicklung, Bereitstellung, Planung, Überwachung, Optimierung und Schulung von skalierbaren Machine-Learning-Lösungen. Fähigkeiten in Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps sind für diese Rolle von großer Wichtigkeit.
KI-Forscher: Experten für datenbasierte Entscheidungen
Unternehmen setzen auf KI-Forscher, um die besten Einsatzmöglichkeiten für künstliche Intelligenz zu finden. Diese Experten entwickeln fortschrittliche KI-Modelle und Algorithmen und optimieren bestehende KI-Tools. Kenntnisse in Daten- und Automatisierungsinfrastruktur, ML-Modelle, KI-Tools und -Algorithmen, Data Science und Softwareentwicklung sind für diese Rolle unverzichtbar.
Algorithmusentwickler: Innovationsmotor für KI-Anwendungen
Algorithmusentwickler sind spezialisiert auf die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für Software und Computersysteme. Sie analysieren komplexe Rechenprobleme und entwerfen maßgeschneiderte Algorithmen, die den individuellen Geschäftsanforderungen gerecht werden. Dabei stehen skalierbare Lösungen im Fokus, die sowohl ethischen als auch rechtlichen Standards entsprechen.
Die Verantwortung eines Deep Learning Engineers im Unternehmen
Deep Learning Engineers sind dafür verantwortlich, KI-Algorithmen für verschiedene Technologien wie Chatbots, virtuelle Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos zu erforschen, entwickeln und warten. Sie spielen eine wichtige Rolle bei der Erstellung und Implementierung von KI-Tools und -Ressourcen sowie bei der Identifizierung von Datenanforderungen. Darüber hinaus erkennen sie Möglichkeiten zur Prozessautomatisierung und tragen so zur Effizienzsteigerung bei.
Sprachverarbeitungstechnologie: Die Expertise des NLP Engineers
In der Rolle als NLP Engineer ist man für das Training und die Entwicklung von NLP-Systemen verantwortlich. Das beinhaltet die Entwicklung von Modellen, die Auswahl passender Tools und Algorithmen sowie die regelmäßige Wartung und Analyse der Modelle. Kenntnisse in den Bereichen Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung sind in dieser Position unerlässlich.
Chatbot-Entwickler: Die Zukunft des Kundendialogs
Die Verwendung von Chatbots hat sich in Unternehmen als effektive Methode etabliert, um den Kundenservice zu verbessern. Unternehmen suchen nach Entwicklern, die in der Lage sind, eigene Chatbot-Lösungen zu entwickeln und zu implementieren, um Kunden schnell und einfach mit den richtigen Mitarbeitern zu verbinden.
Was ein Prompt Engineer über Generative AI wissen muss
Die Hauptaufgabe eines Prompt Engineers besteht darin, eingehende Prompts zu bewerten und die passenden Informationen mithilfe von Generative-AI-Tools bereitzustellen. Um diese Aufgabe erfolgreich auszuführen, sind fundierte Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze erforderlich.
Der Chief AI Officer und die KI-Expertise
Der Chief AI Officer koordiniert Schulungen und Weiterbildungsmaßnahmen, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter über das nötige Wissen im Bereich der künstlichen Intelligenz verfügen.
KI-Redakteure: Die Überprüfung von KI-generierten Inhalten
Die Rolle der KI-Redakteure besteht darin, sicherzustellen, dass mit KI-Tools erstellte Inhalte gut geschrieben und zielgruppenorientiert sind.
Generative AI als kreatives Werkzeug
Die Verwendung von GenAI-Tools ermöglicht es Unternehmen, kreative Inhalte wie Marketingmaterial, Produkt- und Archivbilder mithilfe von KI zu erstellen. Fachleute mit Fachkenntnissen in Film, Bildkunst oder grafischer Gestaltung können diese Tools optimal nutzen, um visuell beeindruckende Inhalte zu generieren.
Unternehmen setzen vermehrt auf Fachkräfte in den Bereichen, um ihre GenAI-Initiativen erfolgreich umzusetzen, wie die Foundry-Studie zeigt. Durch den Einsatz von Generative AI können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse optimieren, eigene Lösungen entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren. Dies bietet Unternehmen die Chance, ihre Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.
