Da wo Schatten ist, muss auch Licht sein. Genauso, wie man dieses bekannte Sprichwort umdrehen kann, sollte man auch die Diskussion rund um den Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI) auf den Arbeitsmarkt betrachten. Der aktuellen Diskussion folgend haben wir uns kürzlich erst damit beschäftigt, welche Berufe von der KI-Revolution potenziell gefährdet sind. Oft wird jedoch vergessen, dass solche fundamentalen Neuerungen auch neue Jobs hervorbringen. Denn wer hätte beispielsweise gedacht, dass die Erfindung des Autos irgendwann den Job des Berufskraftfahrers ermöglichen würde. Viele ehemalige Kutscher haben seinerzeit bestimmt nicht damit gerechnet, hier eine neue Anstellung zu finden. Betrachten wir daher einmal, welche Optionen sich aus aktueller Sicht auftun.
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KI-Trainer
Beim KI-Trainer handelt es sich um eine Position, die dazu beiträgt, KI-Systeme – meist Machine Learning-Modelle – zu trainieren, zu kalibrieren und ihre Leistung zu evaluieren. Diese Rolle ist besonders wichtig, um sicherzustellen, dass die KI-Modelle korrekt funktionieren und die beabsichtigten Aufgaben effizient ausführen. -
KI-Ethiker
Ein KI-Ethiker ist jemand, der sich mit den ethischen Implikationen der Entwicklung und Implementierung von Künstlicher Intelligenz befasst. Dies beinhaltet eine breite Palette von Themen, von Fairness und Diskriminierung in KI-Modellen bis hin zu Fragen der Privatsphäre, Sicherheit und sozialen Auswirkungen. -
Data Scientists
Ein Data Scientist analysiert Daten, um Erkenntnisse, Muster und Trends zu identifizieren, die für geschäftliche oder wissenschaftliche Entscheidungen nützlich sein können. Sie benötigen eine breite Palette von Fähigkeiten, einschließlich Programmierung (meist in Python oder R), Statistik, Machine Learning, Datenvisualisierung und oft auch Fachwissen in der spezifischen Domäne, in der sie arbeiten. Sie müssen zudem starke kommunikative Fähigkeiten haben, um komplexe Daten und Analysen verständlich für Nicht-Experten zu machen. -
Data Analyst
Ein Data Analyst sammelt Daten, verarbeitet sie und führt statistische Analysen durch, um geschäftliche oder organisatorische Entscheidungen zu unterstützen. Im Vergleich zu Data Scientists, die oft fortgeschrittene Modelle und Algorithmen verwenden, konzentrieren sich Data Analysts in der Regel mehr auf das Verstehen bestehender Daten und die Bereitstellung von Berichten und Dashboards. -
KI-Entwickler und -Ingenieure
Diese Experten sind für die Erstellung und Wartung von KI-Systemen verantwortlich. Ihre Arbeit kann eine breite Palette von Aufgaben abdecken, je nach dem spezifischen Bereich der KI, in dem sie tätig sind (z.B. maschinelles Lernen, Computer Vision, Spracherkennung etc. KI-Entwickler und Ingenieure verwenden eine Vielzahl von Tools und Technologien, darunter Programmiersprachen wie Python oder Java, Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch, und Cloud-Plattformen für das Training der KI-Systeme. -
Robotik-Ingenieure
Robotik-Ingenieure sind auf die Entwicklung und Implementierung von Robotersystemen spezialisiert. Sie arbeiten an der Schnittstelle von Mechanik, Elektronik, Informatik und anderen Ingenieurwissenschaften, um Roboter zu entwickeln, die eine Vielzahl von Aufgaben in verschiedenen Branchen erfüllen können. -
Conversational Designer
Conversational Designer oder Dialogdesigner arbeiten an der Gestaltung von Gesprächsflüssen und Benutzerinteraktionen für sprach- oder textbasierte künstliche Intelligenz-Systeme. Dazu gehören Chatbots, Sprachassistenten wie Alexa oder Google Assistant und andere interaktive Anwendungen, die natürlichsprachliche Kommunikation nutzen. -
Automationsberater
Ein Automationsberater hilft Unternehmen dabei, Prozesse durch den Einsatz von Automatisierungstechnologien effizienter zu gestalten. Die Rolle kann dabei eine breite Palette von Aufgaben abdecken, von der Identifizierung potenzieller Automatisierungsziele bis hin zur Implementierung und Optimierung von Automationslösungen. -
Machine Learning Operations (MLOps) Ingenieure
MLOps-Ingenieure spielen eine entscheidende Rolle bei der Skalierung und dem Management von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen. Ihre Arbeit dient als Brücke zwischen Data Scientists, die Machine-Learning-Modelle entwickeln, und Operations- bzw. DevOps-Teams, die für die Infrastruktur und die laufenden Services zuständig sind. -
KI-Produktmanager
KI-PMs agieren im Rahmen der Entwicklung und Implementierung von KI-gesteuerten Produkten oder Dienstleistungen. Ihre Rolle unterscheidet sich von der eines traditionellen Produktmanagers dadurch, dass sie spezifische Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz erfordert. -
Erklärungsexperten für KI
„Explainable AI Experts“ spezialisieren sich auf das Verständnis, die Interpretation und die Kommunikation der Funktionsweise von KI- und Machine-Learning-Modellen. Ihre Arbeit ist besonders wichtig, da viele fortschrittliche KI-Modelle als „Black Boxes“ gelten, die zwar leistungsfähig sind, aber deren Entscheidungsprozesse nicht leicht nachvollzogen werden können. -
KI-Sicherheitsexperten
KI-Sicherheitsexperten fokussieren sich darauf, die Sicherheitsaspekte von KI- und Machine-Learning-Systemen zu bewerten, zu verstehen und zu verbessern. Da KI-Technologien immer häufiger in kritischen Anwendungen und Infrastrukturen eingesetzt werden, ist die Rolle dieser Experten von wachsender Bedeutung. -
KI-Juristen
Rechtsanwälte mit Spezialisierung auf KI und Technologie konzentrieren sich auf die rechtlichen Aspekte, die bei der Entwicklung, Implementierung und Nutzung von KI-Technologien relevant sind. Da KI eine relativ neue und sich schnell entwickelnde Technologie ist, müssen KI-Juristen oft Neuland betreten und innovative rechtliche Lösungen finden.
In vielen Teilen der Welt herrscht also durchaus die Ansicht vor, dass künstliche Intelligenz insgesamt mehr Arbeitsplätze schaffen wird als sie eliminiert. Laut der neuesten „Future of Jobs“-Studie des Weltwirtschaftsforums erwarten die meisten befragten Unternehmen zwar arbeitsmarktbezogene Störungen durch KI, sehen jedoch auch eine Verschiebung der Jobs in andere Bereiche. Diese neu entstehenden Positionen sollen die verlorenen Arbeitsplätze mehr als kompensieren, was zu einem insgesamt positiven Saldo in Bezug auf die Arbeitsplatzsituation führt.
Noch scheint es zu früh für eine klare Bewertung zu sein, jedoch sind wir optimistisch, dass die positiven Effekte auf dem Arbeitsmarkt mögliche negative Aspekte mittelfristig überdecken werden.
Digitalisierung und KI sind spannende und zukunftsträchtige Arbeitsfelder. Auch wir suchen immer nach interessanten Job-Profilen, um die Zukunft für unsere Kunden gemeinsam erfolgreich zu gestalten. Kommen Sie doch mal mit uns ins Gespräch!
Über den Autor
Mathias Herrmann
CEO bei ALLEHERZEN
Mathias Herrmann ist Internetunternehmer der ersten Stunde mit einem tiefen Interesse für digitale und Zukunftstechnologien. Seit über 20 Jahren hilft er Unternehmen dabei, mit innovativen Lösungen das Beste aus Ihren Daten zu machen – ohne dabei die Menschen hinter den Daten zu vergessen.
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