Was machen Spezialisten für künstliche Intelligenz? | KI im Geschäft #64

In großen Unternehmen und kleinen Betrieben gibt es eine wachsende Nachfrage nach Experten, die fortschrittliche Algorithmen und Datenanalysen entwerfen und implementieren, um Unternehmen effizienter arbeiten zu lassen. Aber wie sieht der Job eines KI-Arbeitspezialisten aus, und warum lohnt es sich, in solches Talent zu investieren?

KI-Spezialist. Definition und Verantwortlichkeiten

Ein Spezialist für künstliche Intelligenz ist eine Person, die Programmierkenntnisse mit Datenanalysefähigkeiten kombiniert und moderne Technologien des maschinellen Lernens (ML) und des tiefen Lernens (DL) anwendet. Zu ihren Aufgaben gehört die Erstellung von Algorithmen zur Automatisierung von Prozessen oder zur Analyse großer Datensätze.

Obwohl künstliche Intelligenz ein technisches Gebiet ist, mangelt es auch nicht an Menschen mit weniger anspruchsvollen Talenten unter den KI-Profis. Neben Ingenieuren spezialisieren sich einige auf KI-Ethische und rechtliche Aspekte sowie auf Entwickler, die KI-Tools nutzen, um Marketinginhalte oder Chatbots zu erstellen. Zu den KI-Jobs gehören auch Projektmanagement sowie Bildungs- und Schulungsaktivitäten, die es anderen ermöglichen, KI-Tools immer effizienter zu nutzen.

Konzentrieren wir uns jedoch auf die Berufe, die das engste Zentrum der KI-Spezialisten bilden.

KI-Ingenieur

Ein KI-Ingenieur ist eine Person, die Systeme auf Basis künstlicher Intelligenz entwirft, baut und testet, wie z.B. Chatbots, Sprachassistenten oder Computerspiele.

Er konzentriert sich auf die Entwicklung von Werkzeugen, Systemen und Prozessen, die es ermöglichen, KI auf reale Probleme anzuwenden. Das durchschnittliche Gehalt in den USA beträgt etwa 113.000 USD pro Jahr (laut Glassdoor, 2022).

Beispiele für die Verantwortlichkeiten eines KI-Ingenieurs sind:

• Erstellung und Verwaltung der Infrastruktur für die Entwicklung und Produktion von KI – zum Beispiel ein Datenmanagementsystem, das darauf abzielt, die Algorithmen der künstlichen Intelligenz in Sprachverarbeitungsanwendungen zu verbessern,
• Durchführung statistischer Analysen und Interpretation der Ergebnisse zur Verbesserung der Entscheidungsprozesse der Organisation – zum Beispiel das Identifizieren von Nutzungsmustern mobiler Apps zur Verbesserung von Empfehlungsalgorithmen,
• Automatisierung von KI-Infrastrukturen für das Data-Science-Team – zum Beispiel das Erstellen von Skripten und Tools, die den Prozess der Bereitstellung von KI-Modellen automatisieren und eine schnellere Innovation in die Produktion ermöglichen.

Quelle: DALL-E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania

(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Maschinenlern-Ingenieur

Was beinhaltet die Arbeit im Bereich KI für Maschinenlern-Ingenieure (ML)? MLs sind an der Gestaltung von KI-Systemen beteiligt, die für das maschinelle Lernen verantwortlich sind, und deren Wartung und Verbesserung. Mit anderen Worten, sie erstellen und optimieren Algorithmen, die aus Daten lernen und ihre Leistung automatisch verbessern. Zu ihren Verantwortlichkeiten gehören:

• Implementierung von Maschinenlern-Algorithmen – zum Beispiel die Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Maschinenlern-Algorithmen für ein E-Commerce-Produkt-Empfehlungssystem,
• Durchführung von Experimenten und Tests mit KI-Systemen – zum Beispiel die Organisation von A/B-Tests für verschiedene prädiktive Modelle, um zu bewerten, welches am besten das Kundenverhalten vorhersagt,
• Entwurf und Entwicklung von Maschinenlern-Systemen – zum Beispiel die Erstellung eines neuartigen Maschinenlern-Systems, das Marketingstrategien in Echtzeit basierend auf der Analyse von Marktdaten automatisch anpasst.

Dank ihrer Arbeit können wir beispielsweise immer besser funktionierende Sprachassistenten wie Siri und Alexa genießen. Ihr Gehalt liegt im Durchschnitt bei etwa 123.000 USD pro Jahr.

Dateningenieur

Dateningenieure konstruieren die Infrastruktur, die notwendig ist, um riesige Informationsmengen zu sammeln und zu verarbeiten, und überwachen deren Fluss und Analyse, um wertvolle Informationen und Wissen daraus zu extrahieren. Mit diesem Bereich der KI-Arbeit können Online-Shops ihren Bestand basierend auf Verkaufsprognosen optimieren, die von datengestützten Marketing-Systemen generiert werden.

Dateningenieure, oder Dateningenieure, bauen Systeme, die Rohdaten sammeln, verwalten und in nützliche Informationen für Geschäftsanalysten und andere Fachleute umwandeln, die Daten für geschäftliche Zwecke interpretieren.

Das durchschnittliche Jahresgehalt liegt hier bei 104.000 USD.

Robotik-Ingenieur

Robotik-Ingenieure arbeiten daran, Roboter zu erstellen und zu programmieren, die verschiedene Aufgaben in einer physischen Umgebung ausführen können.

Ihre KI-Arbeit wird in vielen Branchen eingesetzt. Ein bekanntes Beispiel sind die Roboter, die in den Produktionslinien von Automobilgiganten wie Tesla und General Motors zum Zusammenbauen von Autos verwendet werden. Die Effizienz der Robotik-Ingenieure schlägt sich daher in der Qualität und Sicherheit der Fahrzeuge für Autofahrer und Passagiere nieder. Die Jahresgehälter liegen typischerweise bei etwa 99.000 USD.

Quelle: DALL-E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania

(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Datenwissenschaftler

Ist es möglich, gleichzeitig ein großartiger Programmierer, ein erfahrener Statistiker und ein tiefes Verständnis für die Branche, in der das Unternehmen tätig ist, zu haben? Darüber hinaus kann diese Person, die in der KI arbeitet, hervorragende Kommunikationsfähigkeiten demonstrieren und ihre Analysen und Prognosen mit ansprechenden Infografiken und Diagrammen präsentieren?

Das sind die Anforderungen, die viele Unternehmen an Datenwissenschaftler stellen.

Mit Daten kann ein Datenexperte Finanzunternehmen helfen, verborgene Muster von Kreditbetrug aufzudecken oder Kapital dort zu investieren, wo historische Daten die höchste Wahrscheinlichkeit für eine Rendite zeigen. Ein solcher Experte hat ein durchschnittliches Gehalt von 113.000 USD pro Jahr.

KI-Ethischer Spezialist

Ein KI-Ethischer Spezialist beschäftigt sich mit Fragen der Moral und Regulierung im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz. Die Hauptinteressensgebiete einer Person, die in diesem Bereich der KI arbeitet, sind:

• Studium und Bewertung der Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf Menschen, Gesellschaft, Umwelt,
• Entwicklung ethischer Prinzipien und Standards für das Gebiet,
• Erstellung der KI-Richtlinien und Vorschriften des Unternehmens für die Nutzung der vom Unternehmen bereitgestellten Tools durch Endbenutzer,
• Gewährleistung der Rechtmäßigkeit der von der Organisation entwickelten Lösungen.

Die Unterstützung eines solchen Spezialisten kann von unschätzbarem Wert sein, wenn es darum geht, neue Technologien zu integrieren, da sie es Organisationen ermöglicht, PR-Risiken und oft rechtliche Probleme zu umgehen, die auftreten könnten, wenn KI-basierte Lösungen unsachgemäß implementiert werden. Im Durchschnitt verdient ein solcher Experte etwa 100.000 USD pro Jahr.

Prompt-Ingenieur

Ein Prompt-Ingenieur ist eine Person, die Texte oder Fragen erstellt und anpasst, die verwendet werden, um mit KI-basierten Systemen zu kommunizieren oder deren Kreativität anzuregen.

Diese relativ neue Position bezieht sich auf aktuelle Entwicklungen in der generativen KI, wie z.B. Sprachmodelle (z.B. GPT-4). Der Prompt-Ingenieur ist dafür verantwortlich, mit diesen Modellen zu “sprechen”, um wünschenswerte, sinnvolle und ethische Antworten zu generieren.

Wie können KI-Arbeitspezialisten zum Wachstum Ihres Unternehmens beitragen?

Die Erstellung eigener oder die Implementierung von Standardlösungen auf Basis künstlicher Intelligenz kann Ihr Unternehmen schnell in eine sehr moderne Organisation verwandeln. Die Arbeit in der KI ist ein schwieriges Feld, daher sind die Gehälter der Spezialisten für künstliche Intelligenz erheblich.

Dank ihnen können Sie:

• Geschäfts-, innovative und kreative Prozesse automatisieren, Zeit und Geld sparen und die Effizienz der Abläufe steigern,
• Daten sammeln, organisieren und analysieren, um ihre Kunden besser zu verstehen sowie die Details ihrer Produktions- oder Logistikprozesse,
• Die Daten auswerten und somit genauere Geschäftsentscheidungen treffen, um Geld zu sparen.

Hier sind einige Beispiele:

1. Nachfrageprognose und Optimierung der Lieferkette – ermöglicht eine effizientere Bestandsverwaltung und senkt die Kosten,
2. Automatisierung von Marketing und Vertrieb, wie z.B. Zielgruppenansprache – erhöht die Effektivität von Kampagnen und verbessert den ROI,
3. Analyse der Kundenbedürfnisse und -zufriedenheit – hilft, Angebote an die Markterwartungen anzupassen,
4. Betrugserkennung und Risikoanalyse – schützt vor finanziellen Verlusten und Betrug,
5. Automatisierung des Kundenservice (Chatbots) – verbessert den Kundenservice zu geringeren Kosten,
6. Personalisierung von Inhalten und Empfehlungen – erhöht das Engagement und den Umsatz durch personalisierte Angebote,
7. Erstellung einer einzigartigen Bibliothek von Prompts zur schnellen Generierung von PR-Inhalten für die Organisation – erleichtert und beschleunigt die externe Kommunikation.

Es lohnt sich zu überlegen, wo Ihr Unternehmen KI-Arbeit implementieren könnte, um seine Prozesse oder Dienstleistungen für Kunden zu optimieren.

Einstellung oder Outsourcing – wie kann man KI-Talente effektiver verwalten?

Die Kosten-Nutzen-Analyse zeigt, dass es für viele kleine Unternehmen profitabler sein kann, mit einem Freiberufler oder einem externen Unternehmen zusammenzuarbeiten, als ein internes IT-Team einzustellen und aufzubauen, um KI-basierte Systeme zu unterstützen.

Die Zusammenarbeit mit unabhängigen Spezialisten scheint besonders attraktiv in der Anfangsphase der KI-Arbeit. Dies liegt daran, dass sie große Anfangsinvestitionen in Technologie und Humanressourcen vermeiden. Gleichzeitig bieten sie Zugang zu hochqualifizierten Spezialisten und fertigen Lösungen, die leicht skalierbar sind, wenn das Unternehmen wächst.

Es ist jedoch ratsam, eine langfristige Strategie im Hinterkopf zu haben. Wenn ein Unternehmen die Nutzung künstlicher Intelligenz in vielen Bereichen des Geschäfts ausweitet, kann es irgendwann kosteneffektiver sein, ein internes Team aufzubauen, um die volle Kontrolle über die wichtigsten Geschäftsprozesse zu haben.

KI-Arbeit – Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz eröffnet vielversprechende neue Karrieremöglichkeiten für Fachleute, deren Fähigkeiten fortgeschrittenes technisches Wissen mit einem Verständnis für Geschäfts- und Kundenbedürfnisse kombinieren.

Die Nachfrage nach solchem Talent wird wachsen, da KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen immer verbreiteter werden. Die einzigartige Kombination aus Ingenieur- und Geschäftskompetenzen macht die Arbeit in der KI zu einer der interessantesten im Bereich neuer Technologien.

Wenn Sie an einer Arbeit in der KI interessiert sind, ist jetzt der perfekte Zeitpunkt, um mit dem Lernen zu beginnen und Ihr Projektportfolio aufzubauen.

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