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„Datenkompetenz ist kein Hexenwerk“

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Der Trend in den Berufen geht dazu, mehr und mehr Datenkompetenz in den Mittelpunkt zu stellen. Milad Safar, Geschäftsführer der Weissenberg Group, erklärt Euch im Interview, wie Ihr das Verständnis dafür aufbauen könnt. Und er sagt auch: Datenkompetenz kann jeder lernen.

Herr Safar, viele Berufe verändern sich und das Stichwort „datengetrieben“ hält Einzug in den Berufsalltag. Wie kann ich mich als junger Mensch dem Thema „Datenkompetenz“ nähern?
In der heutigen Welt sind Daten die neue Währung. In fast allen Jobs muss man mit Daten umgehen können. Die Fähigkeit zur Datenanalyse und -interpretation wird deshalb immer wichtiger. Denn mit dem entsprechenden Datenwissen durchschaut man komplexe Themen besser und trifft sachlich begründete Entscheidungen. Datenkompetenz eröffnet neue Berufsfelder und Karrierechancen und bildet die Grundlage, um die Zukunft aktiv mitzugestalten.
Zur Entwicklung dieser essenziellen Datenkompetenz werden eine Vielzahl von Online-Trainings und Leitfäden angeboten, die es ermöglichen, auf spielerische Weise in die Grundlagen der Datenanalyse einzutauchen. Verschiedene Plattformen und Blogs, wie etwa der Weissenberg Business-Blog über RPA & Digitalisierung, vereinfachen den Prozess des tieferen Eintauchens in die Materie und bahnen den Weg zum Expertentum. Um das Gelernte in die Praxis umzusetzen, bieten sich beispielsweise Hackathons an, die eine exzellente Plattform darstellen, um in Teamarbeit an realen Herausforderungen innovativ zu arbeiten.
Aus eigener Erfahrung kann ich sagen: Datenkompetenz ist keine Hexerei, sondern eine erlernbare Fähigkeit. Mit etwas Motivation kann jeder die digitale Zukunft meistern.

Welches Verständnis brauche ich dazu?

„Jeder kann Datenkompetenz aufbauen, das ist kein Hexenwerk. Du brauchst nur etwas technologisches Verständnis und viel zwischenmenschliche Kompetenz“, bricht Milad Safar die Frage nach dem Erwerb von Datenkompetenz herunter.

Die Grundlage für den Erwerb von Datenbeherrschung bildet eine Mischung aus eingehendem technologischen Verständnis und stark entwickelten zwischenmenschlichen Kompetenzen. Es handelt sich hierbei um die Kompetenz, klar und logisch zu analysieren, Verknüpfungen intuitiv zu erfassen und zu begreifen.
Wichtig sind daher analytische Fähigkeiten, um Strukturen sowie Verhältnisse in den Daten zu identifizieren, was für fundierte, auf Daten basierende Entscheidungen ausschlaggebend ist. Um Einsichten auch für Laien nachvollziehbar darzulegen, ist es essenziell, komplexe Sachverhalte deutlich und knapp vermitteln zu können. Eine wirkungsvolle Vermittlung kann die Kluft zwischen Datenspezialisten und strategischen Entscheidern überbrücken und zu mehr fundierten Entscheidungen auf Unternehmensebene beitragen.
Darüber hinaus sind Fertigkeiten in der Problemlösung für Daten-Profis zwingend notwendig, um vielschichtige Herausforderungen zu identifizieren, zu analysieren und zu bewältigen. Zusammenfassend erfordert es neben der Gabe, kritisch zu reflektieren, effizient zu kommunizieren und komplexe Hindernisse zu meistern, auch eine ausgeprägte Teamfähigkeit, ein gewisses Maß an Geschäftstüchtigkeit und die Bereitschaft zur Anpassung.

Immer häufiger fällt der Begriff Robotic Process Automation. Können Sie das an einem einfachen Beispiel erklären?
Viele Mitarbeiter sind heute immer noch im Unternehmen damit beschäftigt, nervtötende, stupide, sich immer wiederholende Aufgaben zu erledigen. Mit Robotic Process Automation (RPA) gehört dieses Szenario der Vergangenheit an. RPA ist die Automatisierung repetitiver Aufgaben durch Software-Bots. Diese Bots sind kleine Programme, die lernen, einfache Tätigkeiten wie Dateneingabe, Abrufen von Informationen und Bearbeiten von Anfragen auszuführen.
Ein Beispiel: Sie arbeiten im Kundenservice und erhalten täglich Dutzende von E-Mails mit Fragen zu Bestellungen. Ein Software-Bot kann diese E-Mails automatisch kategorisieren, die Fragen verstehen und mit Standardantworten schnell beantworten. So haben Sie mehr Zeit für komplexere Anliegen, die menschliche Expertise erfordern.
RPA könnte man mit einem Schweizer Taschenmesser vergleichen. Es ist vielseitig einsetzbar im Kundenservice, Finanzwesen, Personalwesen, in der IT und in vielen weiteren Bereichen. Es ist sehr effizient, weil es Zeit spart, Prozesse beschleunigt, weniger Fehler macht als jeder Mitarbeiter und Personalkosten und manuelle Arbeit reduziert. Die Automatisierung von Prozessen schafft Freiräume für die Mitarbeiter, um sich weiterzuentwickeln und Potenziale für die Zukunftssicherung des Unternehmens auszuschöpfen.

Wie hängt das nun mit der Veränderung der Arbeitswelt zusammen?
Das hohe Automatisierungstempo als Treiber der Digitalen Transformation bringt nicht nur Chancen, sondern auch Herausforderungen mit sich. Unbestritten ist, dass die Prozessautomatisierung der Enabler für eine erfolgreiche und zukunftssichere Organisation ist. Sie ist zweifellos ein Mittel, um durch die Automatisierung komplexer Prozesse den Fachkräftemangel im Unternehmen abzufedern und gleichzeitig das Wirtschaftswachstum zu sichern. Das kommt besonders zum Tragen, wenn Unternehmen beispielsweise von einer hohen Zahl von altersbedingten Abgängen betroffen sind, den Arbeitsbetrieb aber gleichzeitig aufrechterhalten müssen.
Angesichts der globalen wirtschaftlichen und politischen Lage ist die Prozessautomatisierung ein Instrument, das die Effizienz der Prozesse steigert und damit zu einer höheren Produktivität führt. Höhere Produktivität führt zu niedrigeren Preisen, niedrigere Preise führen zu mehr Aufträgen und Wachstum. Der einzige Haken an der Geschichte: Es werden völlig neue Arten von Arbeitsplätzen entstehen, die einen ganz anderen Skillset erfordern. Und hier sind wir wieder bei der Datenkompetenz.

Noch eine Frage zum Schluss: Angenommen, Sie begegnen jetzt Ihrem jüngeren Ich, das kurz vor dem Abschluss seines Studiums steht und in die Berufswelt eintreten will. Was würden Sie Ihrem jüngeren Ich raten?
Das Arbeitsleben gleicht einer spannenden Reise voller unerwarteter Wendungen und spannender Aufgaben. Eine optimistische Haltung, gepaart mit einer unaufhörlichen Lernbereitschaft, ebnet den Weg für jeden Einzelnen, seine beruflichen Ambitionen Realität werden zu lassen. Es ist von essenzieller Bedeutung, in die eigene Kompetenz und das persönliche Potential zu vertrauen, denn dies erleichtert es ungemein, angestrebte Meilensteine zu erreichen.
Mit Motivation, die von innerer Begeisterung und Freude an der eigenen Tätigkeit getragen wird, lassen sich selbst die größten Schwierigkeiten meistern. In einer Ära, in der technische Innovationen den Berufsalltag kontinuierlich verändern, ist es entscheidend, sich für innovative Ideen zu öffnen und die eigenen Kenntnisse fortlaufend zu erweitern. Dies wird umso wichtiger, weil man im Zuge der lebhaften Veränderungen in der Arbeitswelt gelegentlich gezwungen ist, seine beruflichen Pläne neu auszurichten.
Wie schon erwähnt, gewinnen neben den fachspezifischen Kenntnissen zunehmend auch überfachliche Kompetenzen an Bedeutung, darunter kritisches Denken, die Fähigkeit zur Lösungsfindung, effektive Kommunikation und die Kunst der Zusammenarbeit. Ein nachhaltiger Erfolg in der zukünftigen Arbeitswelt setzt eine kontinuierliche Weiterbildung in diesen Bereichen voraus. Das Berufsleben bietet kaum Raum, um passiv auf Gelegenheiten zu warten. Vielmehr sollte man ihnen mit Offenheit und Aktivität begegnen, denn häufig bietet sich eine Chance kein zweites Mal.

Bildquelle / Lizenz: Foto von Killian Cartignies auf Unsplash

Berufe rund um KI

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Die Arbeit der Zukunft erlebt eine stetig wachsende Prägung durch Technologie und Automatisierung. Insbesondere die Künstliche Intelligenz (KI) gilt als einer der aufstrebenden Bereiche, der bereits heute zahlreiche Aspekte unseres täglichen Lebens durchdringt. Diese fortschreitende Entwicklung hat in den vergangenen Jahren zu einer kontinuierlichen Zunahme von Berufen geführt, die auf KI basieren. Von Data Scientists über KI-Entwickler bis hin zu Machine Learning Engineers existiert eine breite Palette von Rollen, die sich mit der Entwicklung und Implementierung von KI-Technologien auseinandersetzen.

Die Frage, die sich dabei aufdrängt, lautet: Wie viel Zukunftspotenzial steckt tatsächlich in diesen Berufen? Handelt es sich lediglich um einen vorübergehenden Hype, oder haben sie das Potential, langfristig relevant zu bleiben?

Bevor wir näher auf das Zukunftspotenzial und die Auswirkungen von KI-Berufen auf den Arbeitsmarkt eingehen, werfen wir einen Blick auf die Definition von KI-Berufen. Als KI-Berufe werden Tätigkeiten bezeichnet, die sich mit der Entwicklung, Implementierung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz befassen. In der Regel erfordern diese Berufe ein tiefes Verständnis für Algorithmen, maschinelles Lernen und Datenanalyse. Einige aktuelle Beispiele für KI-Berufe sind:

  1. KI-Entwickler:innen:
    Hier passiert das Herzstück von künstlicher Intelligenz: Es sind immernoch Menschen, Fachleute, die KI-Modelle und Algorithmen entwickeln. Ihre Aufgabe ist es außerdem, KI-Lösungen zu implementieren und zu optimieren.  
  2. Datenwissenschaftler:innen:
    Ohne Daten und das „Auftreiben“ großer Datenmengen funktionieren KI-Anwendungen nicht. Daten sind der „Treibstoff“ und Datenwissenschaftler:innen analysieren und interpretieren große Datenmengen, um Erkenntnisse zu gewinnen und KI-Modelle mit diesen Daten zu „füttern“. Teilweise generieren sie auch so genannte anynomisierte Testdaten. Dabei kommt es darauf an, dass diese Daten keinerlei Bias besitzen.  
  3. Ingenieur:innen für maschinelles Lernen:
    Expert:innen entwickeln und optimieren maschinelle Lernmodelle, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Hierbei wird viel auch mit der Erkennung von Mustern gearbeitet. Das bedeutet, dass solche Modelle darauf trainiert werden können, wiederkehrende Reihenfolgen in Daten zu erkennen.
  4. KI-Ethiker:innen:
    Durch die zunehmende Verbreitung von künstlicher Intelligenz entsteht auch die Notwendigkeit, sich mit ethischen Fragestellungen auseinanderzusetzen. Das Problem ist nämlich, dass sich Künstliche Intelligenz selbstständig verändert und auch die Entwickler:innen oft genug selbst nicht genau nachvollziehen können, was genau passiertist. Daher befassen sich KI-Ethiker:innen sich mit den ethischen Implikationen von KI und setzen sich für verantwortungsvolle KI-Entwicklung und -Anwendung ein. 
  5. Robotik-Ingenieur:innen:
    Robotik kombiniert KI mit physischen Systemen – auf diese Weise sind etwa Roboter in der Lage, Dinge zu sortieren, auch wenn diese in einem großen Durcheinander liegen. Somit entstehen Roboter, die intelligent sind und in verschiedenen Branchen eingesetzt werden können. 
  6. KI-Berater:innen:
    KI-Beratende unterstützen Unternehmen dabei, KI-Lösungen in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren und beraten sie bei strategischen Entscheidungen im Bereich Künstliche Intelligenz. 

Die Nachfrage nach Fachkräften im Bereich Künstliche Intelligenz wird voraussichtlich weiterhin signifikant zunehmen.

Potenzial ungebrochen

Unternehmen unterschiedlicher Branchen erkennen das enorme Potenzial von KI und intensivieren ihre Investitionen in die Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen – und das unabhängig von der Branche. Eine Studie des World Economic Forums unterstreicht diese Entwicklung und prognostiziert, dass die Nachfrage nach KI-Spezialist:innen bis zum Jahr 2025 voraussichtlich um das Vierfache steigen wird.

Doch warum genau werden KI-Berufen so hohe Zukunftsaussichten zugeschrieben?

Technologischer Fortschritt:

Die Entwicklung von KI befindet sich noch in den Anfängen. Es besteht beträchtlicher Raum für Innovationen und Verbesserungen. KI-Experten haben die Gelegenheit, an der Spitze dieser technologischen Entwicklungen zu agieren und den Fortschritt maßgeblich zu beeinflussen.

Nachfrage nach Fachkräften:

Unternehmen aller Branchen erkennen die Vorteile von KI und sind bereit, in entsprechende Technologien und Talente zu investieren. Die Nachfrage nach Fachkräften im KI-Bereich wird voraussichtlich weiterhin hoch bleiben.

Vielfältige Anwendungsbereiche:

KI findet in zahlreichen Branchen Anwendung, sei es in der Gesundheitsversorgung, der Finanzbranche oder der Logistik. KI-Experten haben die Möglichkeit, ihre Fähigkeiten in einer Vielzahl von Branchen und Projekten einzusetzen, was eine breite Palette von Karrieremöglichkeiten eröffnet.

Fortlaufende Entwicklung:

KI-Technologien entwickeln sich ständig weiter, und neue Methoden sowie Algorithmen werden kontinuierlich erforscht. KI-Berufe erfordern daher eine kontinuierliche Weiterbildung und bleiben stets herausfordernd und spannend.

Bildquelle / Lizenz: Foto von Jigar Panchal auf Unsplash

Data Science und Data Analytics

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Data Science (von englisch data „Daten“ und science „Wissenschaft“, im Deutschen auch Datenwissenschaft) bezeichnet generell die Extraktion von Wissen aus Daten, um daraus zu lernen.

Data Science ist ein interdisziplinäres Wissenschaftsfeld, welches wissenschaftlich fundierte Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme zur Extraktion von Erkenntnissen, Mustern und Schlüssen sowohl aus strukturierten als auch unstrukturierten Daten ermöglicht.

Bei Data Science geht es vorrangig darum, Muster in riesigen Datensätzen zu erkennen. Deshalb werden hierfür Algorithmen zum Einsatz gebracht. Data Science ist ein Job, der kein festgelegtes Profil hat. 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 Scientisten.

Deshalb ist Data Science eine absolute Zukunftsbranche

Wenn man darüber nachdenkt, wie sich die Rolle des Datenwissenschaftlers verändert, stellen sich einige Herausforderungen. Ein zentrales Problem besteht darin, dass trotz der hohen Nachfrage nach Datenwissenschaftlern keine klaren Anforderungen vorliegen.

Aber gerade da sich dieser Beruf beständig weiterentwickelt, wird er von vielen großen Umwälzungen, die anderen Berufsbildern bevorstehen, eher weniger erfasst sein. Hier wird pure Mathematik und Informatik mit Kreativität und Mustererkennung in Verbindung gebracht. Das bedeutet für Dich, dass Du Dich ständig weiterentwickeln kannst und musst. Dann aber erwarten dich riesige Chancen in nahezu jeder Branche.

Bildquelle / Lizenz: Foto von Joshua Sortino auf Unsplash