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KI im Beruf

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Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) hat die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, revolutioniert. Von virtuellen Assistenten bis zu fortschrittlichen maschinellen Lernalgorithmen gibt es eine Vielzahl von KI-Arten, die unterschiedliche Aufgaben und Anwendungen bewältigen können. Da Du auf kurze oder lange Sicht in (fast) jedem Berufsbild von künstlicher Intelligenz mindestens unterstützt sein wirst, wollen wir Dir einen kurzen – wirklich kurzen – Überblick geben.

1. Schwache Künstliche Intelligenz (Weak AI):

  • Diese KI ist auf spezifische Aufgaben begrenzt, zeigt jedoch beeindruckende Leistungen in ihrem jeweiligen Anwendungsbereich.
  • Beispiele: Virtuelle Assistenten wie Siri oder Alexa, Bilderkennungssoftware, Chatbots.

2. Starke Künstliche Intelligenz (Strong AI):

  • Eine Form von KI, die die Fähigkeit besitzt, komplexe kognitive Aufgaben zu bewältigen und menschenähnliche Intelligenz zu erreichen.
  • Aktueller Stand: Bislang existiert noch keine echte starke KI, sondern nur schwache KI-Systeme.

3. Reaktive Künstliche Intelligenz:

  • Diese KI reagiert auf vordefinierte Befehle oder Eingaben, ohne ein tiefes Verständnis für den Kontext zu haben.
  • Beispiele: Schachcomputer, die auf bestimmte Züge reagieren können.

4. Limitierte Spezial-KI:

  • Diese KI ist hochspezialisiert und effizient in einer bestimmten Aufgabe, jedoch eingeschränkt außerhalb ihres Anwendungsbereichs.
  • Beispiele: Gesichtserkennungssoftware, Empfehlungsalgorithmen für Streaming-Dienste.

5. Künstliche Superintelligenz:

  • Eine hypothetische KI, die menschliche Intelligenz in allen Aspekten übertrifft.
  • Status: Bislang existiert keine künstliche Superintelligenz.

6. Maschinelles Lernen (Machine Learning):

  • Systeme, die durch Erfahrung lernen und ihre Leistung ohne explizite Programmierung verbessern können.
  • Beispiele: Klassifikationsalgorithmen, neuronale Netze, Support-Vector-Machines.

7. Deep Learning:

  • Eine spezielle Form des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzen basiert und komplexe Muster erkennt.
  • Beispiele: Bild- und Spracherkennung, automatisches Übersetzen.

8. Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP):

  • KI, die darauf abzielt, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren.
  • Beispiele: Chatbots, Spracherkennung, automatische Übersetzungssoftware.

9. Robotik:

  • KI in physischen Systemen, die autonome Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen kann.
  • Beispiele: Roboter in der Fertigungsindustrie, autonome Fahrzeuge.

Die Welt der KI ist dynamisch und ständig im Wandel. Daher ist dieser Beitrag auch „nur“ eine Momentaufnahme. Angeblich soll die Firma OpenAI an einer sogenannten AGI (Artificial General Intelligence) arbeiten. Diese wäre dann per Definition intelligenter als Mensche. Doch das ist aktuell hypothetisch: Denn auch Forscher tun sich schwer, den Begriff Intelligenz auf Maschinen auszudehnen.

Neue Entwicklungen könnten neue Arten von KI hervorbringen, und die Anwendungsbereiche könnten sich weiter ausdehnen. Die fortlaufende Erforschung und Implementierung von KI verspricht eine Zukunft, in der intelligente Systeme unser tägliches Leben noch weiter bereichern werden.

Bildquelle / Lizenz: Foto von Possessed Photography auf Unsplash

Challenge accepted

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Ralf Godlevski, 22, arbeitet bei QVC. Im Interview erfahrt ihr, wie das internationale Umfeld ihn und seine Arbeit prägt.

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Data Scientist

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Data Science bezeichnet die Gewinnung von Wissen aus Daten, um daraus zu lernen. Es handelt sich um ein interdisziplinäres Wissenschaftsfeld, das auf wissenschaftlich fundierten Methoden, Prozessen, Algorithmen und Systemen basiert und die Extraktion von Erkenntnissen, Mustern und Schlussfolgerungen sowohl aus strukturierten als auch unstrukturierten Daten ermöglicht.

Bei Data Science geht es vor allem darum, Muster in großen Datensätzen zu erkennen. Dafür werden Algorithmen eingesetzt. Data Science ist ein Beruf ohne festes Profil. Im Zuge technologischer Innovationen und deren Marktreife entwickeln sich die Aufgaben von Data Scientists ständig weiter. Historisch gesehen waren die Titel des Statistikers, des Aktuars und des Quantifizierers – je nach Branche – Vorläufer des Data Scientists.

Deshalb ist Data Scientist eine absoluter Zukunftsberuf

Wenn man darüber nachdenkt, wie sich die Rolle des Datenwissenschaftlers entwickelt, treten einige Herausforderungen auf. Ein zentrales Problem besteht darin, dass trotz hoher Nachfrage nach Datenwissenschaftlern keine klaren Anforderungen vorliegen.

Da sich dieser Beruf jedoch kontinuierlich weiterentwickelt, wird er von vielen großen Umwälzungen, die andere Berufsbilder betreffen, eher weniger betroffen sein. Hier wird Mathematik und Informatik mit Kreativität und Mustererkennung kombiniert. Das bedeutet für Dich, dass komplexe Probleme in kleine Teile aufgeteilt werden, um sie besser verstehen und lösen zu können. Durch kontinuierliche Weiterentwicklung eröffnen sich Dir herausragende Möglichkeiten in nahezu jeder Branche.

Oder geht der Beruf in anderen Berufen auf?

Um die Zukunft künstlicher Intelligenz (KI) vorhersagen zu können, ist es wichtig, ihre Vergangenheit zu verstehen. Die ältesten Bereiche der Datenauswertung – Analytik und Stochastik – haben die Wahrscheinlichkeitstheorie und -analyse in die Programmierung integriert. Die Programmiersprache R ist als Open-Source-Alternative zu den beiden alten Analysepaketen SASS und SRS entstanden, die ihre Wurzeln in Fortran hatten. Die Integration ähnlicher Pakete in Python hat diese Sprache zur bevorzugten Wahl gemacht, wenn es darum geht, Ergebnisse einer Datenanalyse mit anderen Komponenten zu kombinieren.

Diese Entwicklung ermöglichte die Verwendung visueller Tools wie Alteryx oder Microsoft Power BI, welche zwar weniger Programmierkenntnisse erfordern, jedoch ein ausreichendes Verständnis der Statistik voraussetzen, um zu verstehen, was diese Pakete tun. Es ist unwahrscheinlich, dass der Bedarf an Kompetenz bei der Modellierung solcher Pipelines jemals vollständig verschwinden wird. Der Status und die Notwendigkeit eines engagierten Datenwissenschaftlers können verblasst sein, jedoch bleibt der Bedarf an fachlich kompetenten Analysten bestehen.

Außerdem kann argumentiert werden, dass sich das Feld des maschinellen Lernens, das ein Verständnis für höhere Mathematik erfordert, bereits außerhalb des Bereichs der Datenwissenschaftler bewegt. Dies fällt in den Zuständigkeitsbereich der Kognitionswissenschaft, wo neuronale Netze Funktionen wie Spracherzeugung, Bilderkennung, kategoriebezogene Klassifizierung und ähnliche Themen übernehmen. Diesen Meinungen nach wird der Beruf des Datenwissenschaftlers in anderen Berufsfeldern aufgehen.

Bildquelle / Lizenz: Foto von Andrew George auf Unsplash

Erfolgreich in die Arbeitswelt starten: Moderne Organisationsmethoden für Berufseinsteiger

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Herzlichen Glückwunsch zum erfolgreichen Abschluss deiner Ausbildung oder deines Studiums! Der Übergang von der Ausbildungsstätte in die Arbeitswelt ist aufregend, aber oft auch mit Herausforderungen verbunden. Moderne Organisationsmethoden spielen eine entscheidende Rolle dabei, wie effektiv und zufriedenstellend dein Start in die berufliche Laufbahn verläuft. Hier sind einige zeitgemäße Ansätze, die besonders für Berufseinsteiger relevant sind:

  1. Agiles Projektmanagement: Als Berufseinsteiger wirst du wahrscheinlich in Projekten involviert sein. Agile Methoden wie Scrum oder Kanban sind leicht zu erlernen und fördern die Zusammenarbeit im Team. Kurze Entwicklungszyklen ermöglichen es, schnell erste Erfolge zu sehen und sich kontinuierlich zu verbessern.
  2. Remote-Arbeit und flexible Arbeitszeitmodelle: Viele Unternehmen bieten heutzutage die Möglichkeit, teilweise oder vollständig remote zu arbeiten. Das eröffnet Flexibilität, um Arbeit und Privatleben besser zu vereinbaren. Sei bereit, mit digitalen Tools zu arbeiten und halte regelmäßige virtuelle Meetings, um den Austausch im Team aufrechtzuerhalten.
  3. Holokratische Organisation: In holokratischen Strukturen gibt es oft flache Hierarchien, was dir die Möglichkeit gibt, früh Verantwortung zu übernehmen. Du kannst dich in verschiedenen Teams engagieren und so einen breiten Einblick in die Abläufe des Unternehmens erhalten.
  4. Design Thinking: Der Design-Thinking-Ansatz fördert kreatives Denken und die Fokussierung auf die Bedürfnisse der Nutzer. Das ist nicht nur in Designabteilungen relevant, sondern kann in vielen Bereichen eingesetzt werden, um innovative Lösungen zu entwickeln.
  5. Lean Management: Als Berufseinsteiger kannst du dazu beitragen, Prozesse effizienter zu gestalten. Lean Management bedeutet, Verschwendung zu minimieren und kontinuierlich nach Verbesserungen zu suchen. Das ist eine Denkweise, die in jedem Unternehmensbereich anwendbar ist.
  6. Holistische Mitarbeiterentwicklung: Suche nach Unternehmen, die in die Weiterentwicklung ihrer Mitarbeiter investieren. Mentoring-Programme, Schulungen und interne Weiterbildungsmöglichkeiten können dir helfen, deine Fähigkeiten zu stärken und beruflich zu wachsen.
  7. Data-Driven Decision Making: Daten spielen eine immer wichtigere Rolle in Unternehmen. Lerne, wie man Daten analysiert und daraus Schlüsse zieht. Das kann in vielen Positionen einen großen Unterschied machen.

Denke daran, dass der Eintritt in die Arbeitswelt eine Lernreise ist. Sei neugierig, engagiert und suche nach Möglichkeiten, dich weiterzuentwickeln. Moderne Organisationsmethoden können dir dabei helfen, nicht nur effizient zu arbeiten, sondern auch deine eigene berufliche Entwicklung voranzutreiben. Viel Erfolg bei deinem Start ins Berufsleben!

Perfect Match: Mit Livestreams zum Job

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Maximilian Voss, CTO und Mitgründer von CareerFairy, ist der Überzeugung, dass sich Menschen kennenlernen können sollten – vor der Bewerbung. Im Interview stellt er die Vorteile für beide Seiten vor.

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Tools & Tipps: Ein Überblick

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Es gibt viele Tools, die Dir bei verschiedenen Schritten im Bewerbungsprozess helfen können. Hier sind einige Beispiele:

  1. Jobbörsen: Plattformen wie Indeed, Monster, LinkedIn und XING ermöglichen es Bewerbern, nach offenen Stellen zu suchen und ihre Profile hochzuladen.
  2. Bewerbungsportale: Viele Unternehmen verwenden Bewerbungsportale, auf denen Bewerber ihre Unterlagen hochladen können. Diese Portale ermöglichen auch die Verfolgung des Bewerbungsstatus.
  3. LinkedIn: Eine Plattform für berufliche Netzwerke, auf der Bewerber ihre beruflichen Erfahrungen, Fähigkeiten und Empfehlungen präsentieren können.
  4. Bewerbungstools: Es gibt verschiedene Online-Plattformen wie Canva, die es Bewerbern ermöglichen, ansprechende Lebensläufe und Anschreiben zu erstellen.
  5. Videointerview-Plattformen: Unternehmen nutzen Plattformen wie HireVue oder VidCruiter für Videointerviews. Diese Tools ermöglichen es Bewerbern, vorab aufgezeichnete oder live Interviews durchzuführen.
  6. Assessment-Tools: Einige Unternehmen verwenden psychometrische Tests oder fachspezifische Assessments, um die Fähigkeiten und die Passung eines Bewerbers zu bewerten.
  7. Terminplanungs-Tools: Werkzeuge wie Calendly oder Doodle helfen Bewerbern und Unternehmen, Termine für Interviews oder Besprechungen leichter zu koordinieren.
  8. Skills- und Persönlichkeitstests: Plattformen wie SkillTestsOnline oder 16Personalities bieten Tests an, die Bewerbern helfen können, ihre Fähigkeiten und Persönlichkeit zu verstehen und diese Informationen in ihren Bewerbungen zu integrieren.
  9. Feedback-Plattformen: Einige Bewerbungsplattformen bieten Bewerbern die Möglichkeit, Feedback von Unternehmen oder Recruitern zu erhalten, was ihnen helfen kann, ihre Bewerbungsstrategie zu verbessern.
  10. Networking-Plattformen: Neben LinkedIn gibt es auch Branchen-spezifische Plattformen, auf denen Bewerber mit Fachleuten und potenziellen Arbeitgebern in Kontakt treten können.

Bildquelle / Lizenz: Foto von Dan Cristian Pădureț auf Unsplash