Berufsmöglichkeiten im Bereich Künstliche IntelligenzFünf Kernkompetenzen sind gefragt

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Arbeitswelt und eröffnet dabei neue berufliche Möglichkeiten. Laut Future of Jobs Report 2023 sind die am schnellsten wachsenden Aufgabenbereiche durch Technologie und Digitalisierung geprägt. Bis 2027 wird die Beschäftigung von Datenwissenschaftlern, BigData-Spezialisten und KI-Profis für maschinelles Lernen sowie Cyber-Sicherheitsexperten im Schnitt um 30 Prozent zunehmen.

Der wachsenden Nachfrage steht jedoch ein massiver Fachkräftemangel in der gesamten IT-Branche gegenüber. Hier sind pragmatische Lösungen gefragt, wie Theophile Roques, Datenexperte beim Bildungsinstitut DataScientest weiß: „Gerade die Tech-Branche ist prädestiniert für einen Quereinstieg und vermittelt Wissensfelder, die für KI Jobs unerlässlich sind. Weiterbildungen zu Themen rund um Big Data, Deep Learning oder Datenvisualisierung sind Eintrittstüren für Karrieren in KI-Berufen.“

Doch wer kann diesen Quereinstieg wagen? Welche Fähigkeiten sind gefragt, um in Data- und KI-Berufen erfolgreich zu sein? Theophile Roques nennt diese fünf Kernkompetenzen:

• Fachwissen im Geschäftsbereich; es ist wichtig, die spezifischen Geschäftsanforderungen zu verstehen und KI-Lösungen entsprechend anzuwenden. KI-Modelle sollten darauf ausgerichtet sein, konkrete betriebliche Herausforderungen zu lösen, um den Nutzer:innen einen Mehrwert zu bieten.
• Programmierkenntnisse; ein solides Verständnis von Programmiersprachen, insbesondere von Python und den wichtigsten Bibliotheken für maschinelles Lernen und Deep Learning, ist unerlässlich. Programmierfähigkeiten ermöglichen es, Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
• Mathematisches und algorithmisches Verständnis; ein tiefes Verständnis der mathematischen Prinzipien und Algorithmen, die den KI-Modellen zugrunde liegen, ist entscheidend. Dies umfasst statistische Kenntnisse, um Modelle zu interpretieren und zu validieren.
• Informatik und Software/Datentechnik; der Übergang von Proof-of-Concept (POC) zu industriellen KI-Lösungen erfordert Kenntnisse in MLOps/ DevOps, Cloud Computing und allgemeiner Softwareentwicklung. Die Implementierung von KI erfordert eine solide IT-Infrastruktur und die Fähigkeit, Modelle in realen Anwendungsfällen zu betreiben.
• Managementfähigkeiten; zusätzlich zu den technischen Fähigkeiten sind Kenntnisse im Bereich Gewinn- und Verlustrechnung, Unternehmensführung, Kommunikation, Einhaltung von Vorschriften und Rechtsfragen von großer Bedeutung. KI-Projekte müssen oft von Führungskräften gesteuert werden, die das große Bild verstehen, einschließlich der geschäftlichen Auswirkungen und ethischen Überlegungen von KI-Anwendungen.

„Die Unternehmen wissen inzwischen, dass es den perfekten Bewerber oder Bewerberin nicht gibt, der oder die alles beherrscht. Ziel ist es deshalb, sich auf die eigenen Stärken zu konzentrieren und durch Weiterbildung weitere wichtige Skills hinzuzugewinnen, um dann eine erfolgreiche Karriere in gefragten KI-Berufen zu starten“, ergänzt Theophile Roques.

Zudem seien Erfahrungen aus der realen Welt unerlässlich, um die Tiefen einer Branche zu verstehen, von ihrem Vokabular bis zu ihren Herausforderungen, so der Experte. Man stelle sich vor, eine KI zur Erkennung von Finanzbetrug zu entwickeln, ohne die globalen Finanzregelungen und den Fachjargon zu kennen. Wie könnte das erfolgreich gelingen? Ein fundiertes Branchenwissen sei hier der Schlüssel zum Erfolg. (rhh)

DataScientest