7 Jobs im Bereich Künstliche Intelligenz (KI), die du 2026 machen kannst

Jobs im Bereich KI schießen gerade richtig in die Höhe. Aber bei all dem Hype fragst du dich vielleicht: Welche Jobs gibt es eigentlich im Bereich KI und wie kriegt man einen?

Dieser Artikel geht über eine einfache Auflistung von Einstiegsjobs oder leitenden Positionen im Bereich KI hinaus. Wir schauen uns an, was es braucht, um in diesem Bereich eine Führungsrolle zu übernehmen, egal ob du ein Neuling in der Datenwissenschaft bist, der gerne in die KI-Branche einsteigen möchte, oder ein erfahrener Profi, der seine Fähigkeiten erweitern will.

Die KI-Landschaft von 2026 braucht echtes Spezialwissen und innovative Ideen. Die Fortschritte in der KI beeinflussen viele Branchen und bringen neue Jobs mit sich, die eine Mischung aus technischen Fähigkeiten, ethischen Überlegungen und kreativer Problemlösung erfordern. Diese neuen Möglichkeiten zu verstehen, ist super wichtig für alle, die wissen wollen, wie man einen Job im Bereich KI findet.

Dieser Leitfaden gibt dir das Wissen und die strategische Weitsicht, die du brauchst, um dich in der spannenden Welt der KI-Karrieren zurechtzufinden. Wenn du auch wissen willst, wie du dich auf eine Karriere im Bereich KI vorbereiten kannst, schau dir unseren Leitfaden an, wie du KI im Jahr 2026 von Grund auf lernen kannst. Du kannst dich auch über die besten KI-Zertifizierungen für 2026 informieren.

Die zunehmende Bedeutung von KI in verschiedenen Branchen

Entgegen der landläufigen Meinung wird das Wissen über KI und ML nicht nur auf die Softwareentwicklung und die Arbeit an großen Lernmodellen (LLMs) beschränkt sein. Stattdessen werden in den nächsten Jahren in verschiedenen Branchen viele neue Jobs entstehen – schauen wir mal, welche das sind.

KI im Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen braucht man ein gutes Verständnis von Medizin und fortgeschrittene Datenanalyse, wenn man KI richtig einsetzen will.

Um in diesem Bereich mitzumachen, braucht man normalerweise Fachwissen in maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), Bilderkennungstechnologien und ein gutes Verständnis von Biowissenschaften oder Gesundheitswesen.

KI verändert die Gesundheitsversorgung total, indem sie Vorhersagen für die Patientenbetreuung macht, die Diagnosegenauigkeit durch Bildanalyse verbessert und die Entwicklung neuer Medikamente durch komplexe Simulationen beschleunigt.

Zukünftige Anwendungen werden die Medizin noch individueller machen, die Fernüberwachung von Patienten durch tragbare KI-Technologien verbessern und intelligentere Entscheidungen in klinischen Studien ermöglichen.

KI im Finanzwesen

Profis, die sich mit KI im Finanzbereich beschäftigen, brauchen echt gute Kenntnisse in quantitativer Analyse, maschinellem Lernen und Finanzinstrumenten und -märkten. Man muss gut mit Programmiersprachen wie Python klarkommen und auch wissen, was man bei den Vorschriften und ethischen Fragen beachten muss.

Zu den aktuellen Anwendungen von KI im Finanzbereich gehören die Betrugserkennung durch Mustererkennung, algorithmischer Handel mit Hilfe von Predictive Analytics und personalisierte Bankdienstleistungen über Chatbots.

Die Zukunft der KI im Finanzbereich sieht aus wie folgt aus: ausgefeiltere Risikomanagementmodelle, verbesserte Einhaltung von Vorschriften durch automatisierte Systeme und eine stärkere Personalisierung der Finanzberatung mithilfe von KI-gestützten Erkenntnissen.

Wenn du mehr darüber erfahren möchtest, schau dir das Webinar „ “ (Künstliche Intelligenz in der Finanzbranche) an: Eine Einführung in Python und das Tutorial KI im Finanzwesen: Die Zukunft des Finanzmanagements revolutionieren.

KI in der Technologie

Der Tech-Bereich braucht echt gute Kenntnisse in Informatik, Softwareentwicklung und bestimmten KI-Bereichen wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Robotik.

Erfahrungen mit Cloud-Computing-Plattformen, Big-Data-Technologien und dem Internet der Dinge werden immer wichtiger. KI-Anwendungen in der Technik reichen von der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und Drohnen, die für Navigation und Sicherheit auf KI angewiesen sind, bis hin zu Smart-Home-Geräten, die KI nutzen, um zu lernen und sich an die Vorlieben der Nutzer anzupassen.

Für die Zukunft wird erwartet, dass KI Innovationen im Bereich des Quantencomputings vorantreibt, die Cybersicherheit durch vorausschauende Bedrohungsanalysen verbessert und die Grenzen zwischen virtueller und physischer Welt durch fortschrittliche Augmented-Reality- (AR) und Virtual-Reality- (VR) Anwendungen weiter verwischt.

Wenn du nach Lernmaterial suchst, hier erfährst du, wie du KI-Ingenieur wirst.

KI in der Fertigung

Wer in der Fertigungsindustrie im Bereich KI arbeiten will, muss sich gut mit Wirtschaftsingenieurwesen, Algorithmen für maschinelles Lernen und Robotik auskennen und praktische Fähigkeiten in den Bereichen Datenanalyse und IoT-Geräteverwaltung haben.

Bei der Integration von KI in die Fertigung geht's im Moment vor allem um vorausschauende Wartung, um Ausfälle zu vermeiden, um die Optimierung von Produktionsprozessen durch Echtzeitanalysen und um die Automatisierung der Qualitätskontrolle mit Bildverarbeitungssystemen.

Zu den zukünftigen Trends gehören der Einsatz digitaler Zwillinge zur Simulation von Fertigungsprozessen, fortschrittliche Robotik für flexiblere und autonomere Produktionslinien sowie die KI-gesteuerte Optimierung der Lieferkette, um dynamisch auf Marktveränderungen reagieren zu können.

Das ist eine gute Quelle, um mehr darüber zu erfahren, wie KI in der Fertigung eingesetzt wird.

KI im Einzelhandel

KI-Anwendungen im Einzelhandel brauchen Fachwissen in Datenwissenschaft, Verbraucherpsychologie und E-Commerce-Technologien. Fähigkeiten in den Bereichen maschinelles Lernen, NLP für Kundenservice-Bots und Predictive Analytics für die Bestandsverwaltung sind echt wichtig.

KI macht das Kundenerlebnis besser durch personalisierte Empfehlungen, optimiert den Lagerbestand mit Nachfrageprognosen und macht die Abläufe mit automatisierten Kassensystemen einfacher.

Die Zukunft der KI im Einzelhandel verspricht ein noch intensiveres Einkaufserlebnis durch Augmented Reality (AR), mehr Nachhaltigkeit in den Lieferketten dank datengestützter Erkenntnisse und eine stärkere Anpassung der Marketingstrategien an das individuelle Verbraucherverhalten.

Wenn dich diese Branche interessiert, schau dir doch mal generative KI im E-Commerce an.

Die 7 besten Jobs im Bereich KI

Es gibt kaum eine Branche, die nicht schon von dem schnellen Fortschritt der KI auf den Kopf gestellt wurde. Die Grundlagen der KI zu verstehen, wird bald für jeden wichtig sein.

Bei Jobs, die speziell mit KI zu tun haben, sind die Anforderungen viel höher und man braucht oft spezielle und fundierte Kenntnisse in verwandten Bereichen. Schauen wir uns mal die sieben besten Jobs im Bereich KI an, die du 2026 machen kannst.

Bevor wir ins Detail gehen, schauen wir uns mal die Jobs an, über die wir reden werden:

1. KI-Ingenieur

Gehaltsspanne: 114.000 bis 212.000 Dollar pro Jahr (Glassdoor)

KI-Ingenieure sind die Leute, die KI-Systeme entwickeln. Sie entwickeln, implementieren und warten KI-Modelle und -Infrastrukturen und schließen damit die Lücke zwischen theoretischer Datenwissenschaft und praktischer Anwendung.

Ihre Arbeit umfasst natürliche Sprachverarbeitung, maschinelles Lernen, neuronale Netze und Cloud-Anwendungen. Die wichtigsten Programmiersprachen in diesem Bereich sind Python, Java, R und C++.

Eine Mischung aus Softwareentwicklungsfähigkeiten und einem Verständnis für fortgeschrittene KI-Algorithmen ist super wichtig, um in dieser Position erfolgreich zu sein. Viele angehende Datenprofis finden AI Engineering wegen seiner praktischen Anwendungen interessant.

Schau dir die 13 wichtigsten Fähigkeiten an, die du als KI-Ingenieur kennen musst, und finde heraus, wie du KI-Ingenieur werden kannst.

2. Datenwissenschaftler

Gehaltsspanne: 118.000 $ – 206.000 $ (Glassdoor)

Datenwissenschaftler sind die Ermittler, die Rohdaten in Erkenntnisse und Strategien verwandeln. Sie nutzen statistische Analysen, maschinelles Lernen und Datenverarbeitungstechniken, um Muster zu erkennen und Trends vorherzusagen.

Ihre Rolle ist super wichtig, wenn es darum geht, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die die Geschäftsstrategien leiten. Dafür sind Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R und ein solides Verständnis von Statistik und maschinellem Lernen echt wichtig für diesen Karriereweg.

Mit dem Lehrplan von DataCamp kannst du deine Karriere von Grund auf aufbauen und Datenwissenschaftler in Python oder Datenwissenschaftler in R werden.

3. Ingenieur für maschinelles Lernen

Gehaltsspanne: 126.000 $ – 221.000 $ (Glassdoor)

Maschinelles Lernen-Ingenieure sind darauf spezialisiert, Algorithmen und Vorhersagemodelle zu entwickeln, mit denen Computer lernen können, ohne explizit für bestimmte Aufgaben programmiert zu werden. Diese Rolle ist super wichtig, um Datenwissenschaftsmodelle in nutzbare KI-Lösungen zu verwandeln, die auf verschiedenen Plattformen und in unterschiedlichen Umgebungen eingesetzt werden können.

Die erfolgreichen Kandidaten haben echtes Verständnis von der Theorie des maschinellen Lernens und wissen, wie man es in großem Maßstab einsetzt.

Ein angehender ML-Ingenieur sollte gut mit Programmiersprachen wie Python oder Java klarkommen und Erfahrung mit Machine-Learning-Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch haben.

Hier sind die 12 wichtigsten Fähigkeiten, die du als Machine-Learning-Ingenieur für den Start deiner Karriere brauchst, und so wirst du Machine-Learning-Ingenieur.

4. KI-Forscher

Gehaltsspanne: 100.000 bis 186.000 Dollar (Glassdoor)

KI-Forscher erweitern die Grenzen dessen, was mit KI möglich ist. Sie machen Studien und Experimente, um neue Algorithmen zu entwickeln, bestehende Modelle zu verbessern und komplizierte Probleme zu lösen.

Um als KI-Forscher richtig gut zu sein, braucht man normalerweise einen höheren Abschluss, wie zum Beispiel einen Doktortitel in Informatik oder einem ähnlichen Fach, und dazu noch Erfahrung in der Forschung und Veröffentlichungen im Bereich KI. Für diese Aufgabe braucht man auch praktische Fähigkeiten in der Programmierung und Datenanalyse, zum Beispiel mit Tools und Sprachen wie Python, R, TensorFlow und PyTorch.

Wenn du Python besser verstehen willst, probier doch mal diese Einführung in Deep Learning mit PyTorch und diese Einführung in Tensorflow in Python aus.

5. Robotikingenieur

Gehaltsspanne: 109.000 $ – 200.000 $ (Glassdoor)

Robotikingenieure entwickeln, testen und setzen Robotersysteme ein, die clever mit ihrer Umgebung interagieren. Sie bringen Prinzipien aus verschiedenen Bereichen der Technik zusammen, wie Maschinenbau, Elektrotechnik und Informatik, um Roboter zu entwickeln, die Aufgaben selbstständig erledigen oder Menschen helfen können.

Für diesen Job braucht man oft eine Mischung aus Software-Entwicklungsfähigkeiten, um das Verhalten von Robotern zu programmieren, und Hardware-Engineering-Fähigkeiten, um physische Systeme zu entwerfen.

Zu den wichtigsten Schwerpunkten gehören KI-gesteuerte Automatisierung, Mensch-Roboter-Interaktion, Verbesserung der Maschinenwahrnehmung und die Entwicklung autonomer Fahrzeuge und Drohnen.

6. Produktmanager für KI

Gehaltsspanne: 138.000 $ – 238.000 $ (Glassdoor)

KI-Produktmanager kümmern sich um die Entwicklung und Strategie von KI-Produkten, von der Idee bis zur Markteinführung und darüber hinaus. Sie arbeiten an der Schnittstelle von Wirtschaft, Technologie und Benutzererfahrung und sorgen dafür, dass KI-Lösungen den Kundenbedürfnissen entsprechen und gleichzeitig mit den Unternehmenszielen übereinstimmen.

Für diese Position braucht man eine einzigartige Mischung aus Fähigkeiten: ein solides Verständnis von KI und den Lebenszyklen des maschinellen Lernens, Erfahrung im Produktmanagement und die Fähigkeit, Teams aus verschiedenen Bereichen zu leiten.

Produktmanager für KI müssen sich auch mit ethischen Fragen und regulatorischen Herausforderungen auseinandersetzen, die mit KI-Technologien zusammenhängen.

7. Spezialist für Ethik in der KI

Gehaltsspanne: 85.000 bis 170.000 Dollar (Glassdoor)

Ethik in der KI-Branche beschäftigt sich mit den moralischen Fragen rund um KI-Technologien und will sicherstellen, dass KI-Systeme verantwortungsvoll entwickelt und eingesetzt werden. Sie kümmern sich um Themen wie Voreingenommenheit, Fairness, Transparenz und Verantwortlichkeit und entwickeln oft Richtlinien und bewährte Verfahren für den ethischen Einsatz von KI.

Für diese Aufgabe braucht man echtes Verständnis von KI-Technologien und ethischen Theorien sowie gute Kommunikationsfähigkeiten, um sich für ethische Praktiken in Unternehmen und in der ganzen Branche einzusetzen.

Experten arbeiten oft mit KI-Forschern, Entwicklern und Politikern zusammen, um die Gestaltung und Regulierung von KI-Systemen mitzugestalten.

Wenn du mehr wissen willst, kannst du diesen Kurs über KI-Ethik machen oder diesen Artikel über Ethik in generativer KI lesen.

Was du für diese Jobs mitbringen solltest

Der Bereich der künstlichen Intelligenz ist dynamisch und braucht echt gute Fähigkeiten. Eine formale Ausbildung in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem ähnlichen Bereich kann zwar eine gute Basis für KI sein, ist aber nicht der einzige Weg zum Erfolg. Durch die vielen Online-Lernangebote kann man sich die nötigen Fähigkeiten selbst aneignen.

Online-Plattformen wie DataCamp bieten Kurse zu Datenwissenschaft und KI-Grundlagen an und geben dir praktische Erfahrungen mit echten Datensätzen und Projekten. Abschlüsse und Zertifikate von anerkannten Institutionen machen dein Fachwissen theoretisch fundierter und glaubwürdiger.

KI-Forscher brauchen aber meistens einen höheren Abschluss, wie zum Beispiel einen Doktortitel, und müssen auch in Fachzeitschriften mit Peer-Review veröffentlicht haben.

Wichtige Fähigkeiten für KI-Profis

Ja, um einen Job im Bereich KI zu finden, braucht man echt viele verschiedene Fähigkeiten. Schauen wir uns mal ein paar wichtige Schwerpunkte an.

Fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens

Einfaches maschinelles Lernen und fortgeschrittenes Deep Learning sind beide wichtige Werkzeuge im Werkzeugkasten eines KI-Ingenieurs. Es ist echt wichtig, diese Algorithmen gut zu beherrschen und sie für bestimmte Probleme auswählen und optimieren zu können.

Hier sind ein paar Ressourcen, die dir den Einstieg erleichtern:

• 25 Projekte zum maschinellen Lernen für alle Niveaus
• Machine-Learning-Kurse für alle Niveaus
• Fortgeschrittenes Deep Learning mit Keras

Tiefes Verständnis von neuronalen Netzen

Du solltest auch verschiedene Arten von neuronalen Netzen (Faltungsneuronale Netze, rekurrenten neuronalen Netzen, Transformer-Modellen) und ihre Anwendungen in verschiedenen KI-Aufgaben gut verstehen.

Hier sind ein paar nützliche Ressourcen:

• Wie Transformatoren funktionieren: Eine detaillierte Untersuchung der Transformer-Architektur
• Einführung in tiefe neutrale Netzwerke
• Erstellen von neuronalen Netzmodellen (NN) in R
• Einführung in Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen

Du kannst super mit KI-Frameworks und -Tools umgehen.

Ein weiteres Muss ist das Wissen über KI- und Machine-Learning-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, Keras) zum Erstellen und Bereitstellen von Modellen. Man muss sich mit den Tools und Umgebungen für die KI-Entwicklung auskennen, um Modelle effizient zu entwickeln.

Du kannst mit diesen Ressourcen anfangen:

• TensorFlow-Tutorial für Leute, die gerade anfangen
• Einführung in Deep Learning mit PyTorch
• PyTorch Tutorial: Ein einfaches neuronales Netzwerk von Grund auf aufbauen

Quantitative Analyse und statistische Methoden

Und vergessen wir nicht die Statistik und die Möglichkeit, statistische Tests, Datenmodellierung und Auswertungsstrategien auf komplexe Datensätze anzuwenden, um aufschlussreiche Analysen zu machen.

Hier sind ein paar Einführungsressourcen, die dir den Einstieg erleichtern:

• Einführung in die Statistik
• Wie man quantitativer Analyst wird
• Grundlagen der Statistik mit R
• Grundlagen der Statistik mit Python

Programmiersprachen

Klar, du solltest dich gut mit Programmiersprachen auskennen, die für KI und Datenwissenschaft wichtig sind, wie Python, R und vielleicht auch Julia oder Scala. Dabei solltest du dich auf Bibliotheken und Pakete konzentrieren, die die KI-Entwicklung unterstützen.

Mit diesen Ressourcen kannst du alles von Grund auf lernen:

• Julia-Grundlagen
• Eine Einführung in maschinelles Lernen mit Julia
• Einführung in Scala
• Python-Programmierung
• R-Programmierung

Arbeiten mit großen Datensätzen

Die Basis für jedes erfolgreiche KI-Projekt, vor allem bei großen Sprachmodellen (LLMs), ist das gute Management von großen und komplexen Datensätzen.

SQL ist immer noch eine super Sprache, um Daten aus relationalen Datenbanken abzufragen und zu bearbeiten. Damit kannst du riesige Datensätze effizient extrahieren, bereinigen und umwandeln.

Für LLMs und andere KI-Anwendungen, die auf hochdimensionale Vektordarstellungen von Daten angewiesen sind, wird es aber immer wichtiger, sich mit Vektordatenbanken auszukennen. Diese speziellen Datenbanken sind super zum Speichern und Abrufen von Vektoren und machen so effiziente Ähnlichkeitssuchen möglich und beschleunigen verschiedene KI-Aufgaben.

Hier sind ein paar Ressourcen, die du zum Lernen nutzen kannst:

• Eine Einführung in Vektor-Datenbanken für maschinelles Lernen
• Die 5 besten Vektordatenbanken
• SQL-Grundlagen

Datenvisualisierung

Indem du Rohdaten in klare und aussagekräftige Grafiken verwandelst, kannst du wichtige Erkenntnisse gewinnen und diese sowohl Technikfreaks als auch Leuten ohne technischen Hintergrund gut rüberbringen.

Hier sind ein paar Ressourcen, die du dir mal anschauen solltest:

• Was ist Datenvisualisierung? Ein Leitfaden für Datenwissenschaftler
• Datenvisualisierung verstehen
• Tutorials zur Datenvisualisierung
• Datenvisualisierung in Python für Leute, die noch gar keine Erfahrung haben

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Das Wissen über natürliche Sprachverarbeitung (NLP) umfasst die Fähigkeit, Textdaten mit Methoden wie Sentimentanalyse, Sprachgenerierung (eine Kernkompetenz von LLMs und generativer KI) und maschineller Übersetzung zu verarbeiten und zu analysieren.

Ressourcen für den Einstieg:

• Große Sprachmodelle (LLMs) meistern
• Entwicklung großer Sprachmodelle
• Was ist ein LLM? Ein Leitfaden zu großen Sprachmodellen
• NLP mit PyTorch: Ein umfassender Leitfaden
• Textklassifizierung in Python verstehen

Computersicht

Es ist auch gut, Computer-Vision-Techniken für die Bild- und Videoanalyse zu checken, wie zum Beispiel Objekterkennung, Bildklassifizierung und Gesichtserkennung.

Ressourcen für den Einstieg:

• Sehen wie eine Maschine: Ein Leitfaden für Anfänger zur Bildanalyse im maschinellen Lernen
• OpenCV Tutorial: Entfessle die Kraft der visuellen Datenverarbeitung
• Hugging Face Bildklassifizierung: Ein umfassender Leitfaden mit Beispielen
• Einsteigerhandbuch zur Vision API von Google in Python

Cloud Computing und KI-Infrastruktur

Auch wenn das eher zum Bereich Data Engineering gehört, ist es echt super, wenn du Cloud-basierte KI-Dienste (AWS, Google Cloud AI, Azure AI) verstehst und Cloud-Infrastrukturen für skalierbare KI-Lösungen nutzen kannst.

Ressourcen für den Einstieg:

• Cloud Computing verstehen
• Vergleich der Dienste von AWS, Azure und GCP für Datenwissenschaft und KI
• Die Vor- und Nachteile von LLMs in der Cloud im Vergleich zu lokal betriebenen LLMs

Branchen-Insights und Trends

Auch wenn es wichtig ist, die Besonderheiten von KI-Jobs in verschiedenen Branchen und auf verschiedenen Ebenen zu kennen, kann man sich auf dem Arbeitsmarkt nicht zurechtfinden, ohne die aktuellen Trends und Marktbewegungen zu verfolgen.

Werden traditionelle Jobs, die nichts mit KI zu tun haben, verschwinden?

Das Weltwirtschaftsforum meint, dass KI und Automatisierung Jobs in vielen Branchen ziemlich beeinflussen werden, wobei man damit rechnet, dass Jobs wegfallen und neue entstehen werden. Jobs im Büro, Sekretariat und bei bestimmten manuellen Tätigkeiten werden wahrscheinlich weniger werden, während die Nachfrage nach KI-Spezialisten, Datenanalysten und Jobs in der Digitaltechnik steigen wird.

Ein Bericht von McKinsey gibt einen breiteren Blickwinkel und schätzt, dass bis 2030 etwa 30 % der derzeit in der US-Wirtschaft geleisteten Arbeitsstunden automatisiert werden könnten. Diese Veränderung könnte bis zum Ende des Jahrzehnts weitere 12 Millionen berufliche Übergänge erfordern. Wirtschaftswachstum, Innovation und Investitionen könnten aber neue Jobs schaffen, die die Auswirkungen der Automatisierung ausgleichen.

Die Analyse der Brookings Institution zeigt außerdem, dass die Automatisierung im Laufe der Zeit genauso viele Jobs schafft, wie sie vernichtet, was den Arbeitnehmern zugute kommt, die neue Technologien ergänzen können. Trotzdem weiß man, dass es für Leute, die direkt durch Maschinen ersetzt werden oder deren Jobs leicht automatisiert werden können, echt schwierig ist. Künstliche Intelligenz und Automatisierung bringen zwar Herausforderungen für traditionelle Jobs mit sich, bieten aber auch Chancen für die Schaffung neuer Arbeitsplätze.

Der Schlüssel zum Erfolg bei diesem Wandel liegt in der Entwicklung von Fähigkeiten, Bildung und der Anpassungsfähigkeit der Arbeitskräfte an die sich wandelnden Anforderungen der digitalen Wirtschaft.

KI-gesteuerte Chiplets für mehr Rechenleistung

Da Moores Gesetz bei der Verkleinerung von Transistoren an physikalische Grenzen stößt, kommt das Konzept der Chiplets als echt innovative Lösung ins Spiel. Chiplets sind kleine, spezialisierte Chips, die man zusammenbauen kann, um die Aufgaben eines größeren, herkömmlichen Chips zu erledigen, aber mit mehr Effizienz und Leistung.

Dieser modulare Ansatz macht schnellere Innovationen und Anpassungen bei Computerhardware möglich und passt sich den speziellen Anforderungen von KI-Algorithmen und -Anwendungen an.​.

Exascale-Computing

Exascale-Computing ist ein riesiger Meilenstein in Sachen Rechenleistung. Damit sind Systeme gemeint, die mindestens einen Exaflop schaffen, also eine Billion (Quintillion) Berechnungen pro Sekunde. Diese Leistung eröffnet der KI ganz neue Möglichkeiten, von genaueren Klimamodellen bis hin zu Fortschritten in der Materialwissenschaft und Bioinformatik, indem sie die Verarbeitung und Analyse riesiger Datensätze mit bisher unerreichter Geschwindigkeit ermöglicht.​.

Maßgeschneiderte große Sprachmodelle (LLMs) in der Cloud

Der Trend, vorab trainierte große Sprachmodelle an die speziellen Bedürfnisse von Unternehmen anzupassen, wird immer beliebter. Mit Cloud-basierten KI-Supercomputern und Software können Unternehmen diese LLMs jetzt einfacher anpassen, was KI in allen Branchen zugänglicher macht.

Dazu gehört, generative KI zu nutzen, um unstrukturierte Daten aus Unternehmensdatenlagern zu extrahieren, Alternativen zu AWS für eine optimale Ressourcennutzung zu finden und wichtige Protokolle zu integrieren, die in der Cloud basieren.

Generative KI für die industrielle Digitalisierung

Die Kombination von generativer KI mit der Digitalisierung in der Industrie verändert total, wie physische Sachen in der digitalen Welt nachgebildet werden. Indem sie komplizierte Sachen wie Geometrie, Licht und Physik in digitale Daten packt, macht generative KI effizientere Design-, Optimierungs- und virtuelle Testprozesse möglich. Das macht es einfacher, genauere digitale Zwillinge und synthetische Daten zu erstellen, was die Innovation in der Fertigung, bei autonomen Systemen und darüber hinaus beschleunigt.​.

Deine KI-Karriere aufbauen

Wenn angehende Datenfachleute fragen: „Wie lerne ich KI und finde einen Job?“, meinen sie meistens die erforderlichen Kenntnisse.

Python und R zu lernen und sich mit TensorFlow zu beschäftigen, ist zwar wichtig, aber das ist nur die Basis für eine Karriere in der KI. Eigentlich musst du dich an die Dynamik dieser Nische anpassen.

Spezialisiere dich auf Nischen-KI-Technologien

Tauch tief in bestimmte Bereiche der KI ein, wie natürliche Sprachverarbeitung, Computervision oder bestärkendes Lernen. Spezialisierung kann dich von anderen abheben und dich auf die Anforderungen von Nischenmärkten ausrichten.

Bei Open-Source-Projekten mitmachen

Wenn du dich in der Open-Source-Community engagierst, kannst du praktische Erfahrungen sammeln und dich auf dem Arbeitsmarkt besser positionieren. Wenn du nach Motivation suchst, um loszulegen, schau dir dieses Code-Along zur Verwendung von Open-Source-KI-Modellen mit Hugging Face an.

Ein Portfolio von KI-Projekten aufbauen

Bau dir ein starkes Portfolio auf, das zeigt, wie gut du komplexe Probleme mit KI lösen kannst. Dazu sollten Projekte gehören, die zeigen, dass du mit großen Datensätzen arbeiten, fortgeschrittene Algorithmen für maschinelles Lernen einsetzen und konkrete Ergebnisse erzielen kannst. Mit DataCamp Portfolio kannst du alle deine Projekte an einem Ort speichern.

Bleib auf dem Laufenden über die KI-Forschung

Schau dir regelmäßig die neuesten Forschungsarbeiten zum Thema KI an und mach bei Konferenzen wie NeurIPS, ICML oder CVPR mit. Das hilft dir, die neuesten Techniken zu verstehen und wie man sie anwenden kann, um echte Probleme zu lösen. Das sind die besten Data-Science-Konferenzen für 2026.

Mach dich mit der Bereitstellung und Skalierung von KI vertraut

Lerne die Tools und Plattformen kennen, mit denen du KI-Modelle effizient und in großem Maßstab einsetzen kannst, wie Docker, Kubernetes und Cloud-Dienste (AWS, Google Cloud, Azure). Die operativen Aspekte der KI zu verstehen, ist für die Anwendung in der Praxis echt wichtig.

Vernetz dich mit KI-Profis und mach bei KI-Communities mit

Tausch dich mit der KI-Community über Foren, Social-Media-Gruppen oder berufliche Netzwerke wie LinkedIn aus. Durch Networking kann man Einblicke in Branchentrends, offene Stellen und Möglichkeiten zur Zusammenarbeit bekommen.

Ethische KI und Verringerung von Voreingenommenheit

Lerne mehr über KI-Ethik, verstehe Vorurteile in Daten und wie man Algorithmen verantwortungsbewusst entwickelt. Das wird immer wichtiger, weil KI immer mehr Teil unserer Gesellschaft wird.

Interdisziplinäre Zusammenarbeit

KI-Lösungen brauchen oft eine Mischung aus Fachwissen aus Bereichen außerhalb der Informatik, wie Psychologie, Linguistik oder Gesundheitswesen. Die Zusammenarbeit über verschiedene Fachbereiche hinweg kann die Effektivität und Anwendbarkeit deiner KI-Projekte verbessern.

Fazit

Der Weg in die KI ist genauso herausfordernd wie lohnend. Es bietet ein Umfeld voller Möglichkeiten für Innovation, Wachstum und tiefgreifende Auswirkungen auf Industrien und Gesellschaften weltweit. Wir hoffen, dass wir die Bedeutung von Anpassungsfähigkeit, kontinuierlichem Lernen und einer vorausschauenden Denkweise erfolgreich hervorheben konnten. Für alle, die bereit sind, in dieses spannende Gebiet einzutauchen, geht es nicht nur um persönliche Erfolge, sondern auch darum, einen Beitrag zum Fortschritt der Menschheit zu leisten.

Mit der Weiterentwicklung der KI werden sich auch die Wege zum Erfolg in diesem Bereich weiterentwickeln. Das verspricht eine Zukunft, in der Technologie und menschliche Kreativität zusammenkommen, um eine Welt mit unbegrenzten Möglichkeiten zu schaffen.

Jetzt, wo du einen guten Überblick über die Karrieremöglichkeiten im Bereich KI hast, empfehlen wir dir, deine Lernreise mit einer dieser Ressourcen zu starten:

• Grundlagen der KI
• Grundlagen des KI-Geschäfts
• OpenAI-Grundlagen