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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.


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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.

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