Lernpfad
7 Jobs mit künstlicher Intelligenz (KI), die du 2024 ausüben kannst
Die Arbeitsplätze im Bereich KI explodieren. Aber bei all dem Hype fragst du dich vielleicht, welche KI-Karrieren es genau gibt und wie du eine davon ergattern kannst?
Dieser Artikel geht über die bloße Auflistung von KI-Jobs für Einsteiger oder leitende Positionen hinaus. Wir werden uns damit befassen, was es braucht, um in diesem Bereich führend zu sein, egal ob du ein Data Science-Neuling bist, der seine KI-Karriere beginnen will, oder ein erfahrener Profi, der seine Fähigkeiten erweitern möchte.
Die KI-Landschaft des Jahres 2024 erfordert eine tiefe Spezialisierung und innovatives Denken. KI-Fortschritte wirken sich auf verschiedene Branchen aus und führen zu neuen Aufgaben, die eine Mischung aus technischen Fähigkeiten, ethischen Überlegungen und kreativen Problemlösungen erfordern. Diese neuen Möglichkeiten zu verstehen, ist entscheidend für alle, die sich für einen Job im Bereich KI interessieren.
Dieser Leitfaden vermittelt dir das Wissen und den strategischen Weitblick, den du brauchst, um dich in der spannenden Welt der KI-Karrieren zurechtzufinden. Wenn du auch wissen willst, wie du dich auf eine KI-Karriere vorbereiten kannst, schau dir unseren Leitfaden an, wie du 2024 KI von Grund auf lernen kannst. Du kannst dich auch über die wichtigsten KI-Zertifizierungen für 2024 informieren.
Die wachsende Bedeutung von KI in verschiedenen Branchen
Entgegen der landläufigen Meinung beschränkt sich das Wissen über KI und ML nicht nur auf die Softwareentwicklung und die Arbeit an großen Lernmodellen (LLMs). Stattdessen wird es in den kommenden Jahren in verschiedenen Branchen einen Zustrom von offenen Stellen geben - mal sehen, welche Branchen das sind.
KI im Gesundheitswesen
Der Gesundheitssektor erfordert ein differenziertes Verständnis der medizinischen Wissenschaften und fortschrittliche Datenanalyse für Fachkräfte, die KI effektiv integrieren wollen.
Der Einstieg in diesen Bereich erfordert in der Regel Fachkenntnisse in maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), Bilderkennungstechnologien und eine solide Grundlage in Biowissenschaften oder Gesundheitspraktiken.
KI revolutioniert das Gesundheitswesen durch prädiktive Analysen für das Management der Patientenversorgung, die Verbesserung der Diagnosegenauigkeit durch Bildanalyse und die Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung durch komplexe Simulationen.
Zukünftige Anwendungen werden die Medizin weiter personalisieren, die Fernüberwachung von Patienten durch tragbare KI-Technologien verbessern und intelligentere Entscheidungen in klinischen Studien ermöglichen.
KI im Finanzwesen
Fachkräfte, die in die KI im Finanzbereich einsteigen, brauchen eine solide Grundlage in quantitativer Analyse, maschinellem Lernen und Wissen über Finanzinstrumente und -märkte. Die Beherrschung von Programmiersprachen wie Python in Verbindung mit einem Verständnis für rechtliche und ethische Aspekte ist unerlässlich.
Zu den aktuellen Anwendungen von KI im Finanzbereich gehören die Erkennung von Betrug durch Mustererkennung, der algorithmische Handel mit Hilfe von prädiktiven Analysen und personalisierte Bankdienstleistungen über Chatbots.
Die Zukunft der KI im Finanzwesen sieht ausgefeiltere Risikomanagementmodelle, eine bessere Einhaltung von Vorschriften durch automatisierte Systeme und eine stärkere Personalisierung der Finanzberatung durch KI-gestützte Erkenntnisse vor.
Wenn du mehr darüber erfahren möchtest, schau dir das Webinar Künstliche Intelligenz im Finanzwesen an: Eine Einführung in Python und das Tutorial AI in Finance: Revolutionierung der Zukunft des Finanzmanagements.
KI in der Technologie
Der Technologiesektor erfordert fundierte technische Kenntnisse in Informatik, Software-Engineering und spezifischen KI-Disziplinen wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Robotik.
Erfahrungen mit Cloud Computing-Plattformen, Big Data-Technologien und IoT werden immer wichtiger. KI-Anwendungen in der Technologie reichen von der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und Drohnen, die sich auf KI für Navigation und Sicherheit verlassen, bis hin zu intelligenten Haushaltsgeräten, die mithilfe von KI lernen und sich an die Vorlieben der Nutzer anpassen.
In Zukunft wird erwartet, dass KI Innovationen im Quantencomputing 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 einer Lernressource suchst, ist dies der Weg zum KI-Ingenieur.
KI in der Fertigung
Wer in der Produktion in den Bereich der KI einsteigen will, braucht gute Kenntnisse in Wirtschaftsingenieurwesen, Algorithmen des maschinellen Lernens und Robotik sowie praktische Fähigkeiten in Datenanalyse und IoT-Geräteverwaltung.
Die Integration von KI in der Fertigung konzentriert sich derzeit auf die vorausschauende Wartung zur Vermeidung von Anlagenausfällen, die Optimierung von Produktionsprozessen durch Echtzeitanalysen und die Automatisierung der Qualitätskontrolle mit Bildverarbeitungssystemen.
Zu den zukünftigen Trends gehören der Einsatz digitaler Zwillinge zur Simulation von Fertigungsprozessen, fortschrittliche Robotik für flexiblere und autonome Produktionslinien und KI-gesteuerte Lieferkettenoptimierung, um dynamisch auf Marktveränderungen zu reagieren.
Dies ist eine gute Quelle, um mehr darüber zu erfahren, wie KI in der Produktion eingesetzt wird.
KI im Einzelhandel
KI-Anwendungen im Einzelhandel erfordern Fachwissen in Datenwissenschaft, Verbraucherpsychologie und E-Commerce-Technologien. Kenntnisse in maschinellem Lernen, NLP für Kundenservice-Bots und Predictive Analytics für die Bestandsverwaltung sind entscheidend.
KI verbessert das Kundenerlebnis durch personalisierte Empfehlungen, optimiert den Bestand durch Nachfrageprognosen und rationalisiert die Abläufe durch automatische Kassensysteme.
Die Zukunft der KI im Einzelhandel verspricht ein intensiveres Einkaufserlebnis durch Augmented Reality (AR), eine verbesserte Nachhaltigkeit in den Lieferketten durch datengestützte Erkenntnisse und eine weitere Personalisierung der Marketingstrategien auf individuelle Verhaltensmuster der Verbraucher.
Wenn diese Branche dein Interesse weckt, erfahre mehr über generative KI im eCommerce.
7 Top-KI-Job-Rollen
Es gibt nur wenige Branchen, die durch den rasanten Fortschritt der KI noch nicht auf den Kopf gestellt worden sind. Die KI-Grundlagen zu kennen, wird bald für alle entscheidend sein.
Für KI-spezifische Berufe sind die Anforderungen viel höher und erfordern oft spezifische und hochgradige Kenntnisse in angrenzenden Bereichen. Werfen wir also einen Blick auf die sieben besten Jobs im Bereich KI, die du im Jahr 2024 ausüben kannst.
Bevor wir uns mit den Details befassen, geben wir dir zunächst einen Überblick über die Berufe, die wir besprechen werden:
Job Titel |
Gehaltsspanne (USD/Jahr) |
Schlüsselqualifikationen |
Focus |
KI-Ingenieur |
$114K - $212K |
Programming, NLP, ML, Neural Networks, Cloud |
KI-Systeme entwerfen und bauen |
Datenwissenschaftler/in |
$118K - $206K |
Statistik, ML, Datenverarbeitung, Programmierung |
Analysiere Daten und entwickle datengestützte Strategien |
Ingenieur für maschinelles Lernen |
$126K - $221K |
ML-Theorie, Algorithmen, Modellimplementierung, Programmierung |
ML-Modelle für den realen Einsatz erstellen und einsetzen |
KI-Forscher |
$100K - $186K |
PhD, Forschung, Programmierung, Datenanalyse |
Mit neuen Algorithmen die Grenzen der KI verschieben |
Robotik Ingenieur |
$109K - $200K |
Software-Entwicklung, Hardware-Engineering, Robotik-Prinzipien |
Intelligente Roboter entwerfen und implementieren |
KI-Produktmanager |
$138K - $238K |
KI/ML-Expertise, Produktmanagement, Teamleitung |
KI-Produktstrategie entwickeln und verwalten |
Spezialist für Ethik in der KI |
$85K - $170K |
KI-Technologien, Ethik, Kommunikation |
Verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von KI sicherstellen |
1. KI-Ingenieur
Gehaltsspanne: $114K - $212K/Jahr (Glassdoor)
KI-Ingenieure sind die Architekten von KI-Systemen. Sie entwerfen, implementieren und warten KI-Modelle und -Infrastrukturen und schließen so die Lücke zwischen theoretischer Datenwissenschaft und praktischer Anwendung.
Ihre Arbeit umfasst natürliche Sprachverarbeitung, maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke und Cloud-Anwendungen. Die wichtigsten Programmiersprachen in dieser Disziplin sind Python, Java, R und C++.
Eine Mischung aus Softwareentwicklungskenntnissen und einem Verständnis für fortschrittliche KI-Algorithmen ist entscheidend für den Erfolg in dieser Rolle. Viele angehende Datenexperten interessieren sich jedoch für KI-Technik aufgrund ihrer praktischen Anwendungen.
Schau dir die 13 wichtigsten Fähigkeiten an, die du als KI-Ingenieur/in wissen musst, und erfahre , wie du KI-Ingenieur/in werden kannst.
2. Datenwissenschaftler/in
Gehaltsspanne: $118K - $206K (Glassdoor)
Datenwissenschaftler/innen sind die Ermittler/innen, die Rohdaten in Erkenntnisse und Strategien umwandeln. Sie nutzen statistische Analysen, maschinelles Lernen und Datenverarbeitungstechniken, um Muster zu erkennen und Trends vorherzusagen.
Ihre Rolle ist entscheidend, um datengestützte Entscheidungen zu treffen, die die Unternehmensstrategien bestimmen. Daher sind Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python oder R und ein solides Fundament in Statistik und maschinellem Lernen eine Grundvoraussetzung für diesen Berufsweg.
Der Lehrplan von DataCamp kann dir dabei helfen, eine Karriere von Grund auf aufzubauen und ein Data Scientist in Python oder ein Data Scientist in R zu werden.
3. Ingenieur für maschinelles Lernen
Gehaltsspanne: $126K - $221K (Glassdoor)
Ingenieure für maschinelles Lernen sind auf die Entwicklung von Algorithmen und Vorhersagemodellen spezialisiert, die es Computern ermöglichen, zu lernen, ohne explizit für bestimmte Aufgaben programmiert zu werden. Diese Rolle ist von zentraler Bedeutung für die Umwandlung von Data-Science-Modellen in anwendbare KI-Lösungen, die über verschiedene Plattformen und Umgebungen hinweg skaliert werden können.
Erfolgreiche Bewerber/innen verfügen über ein tiefgreifendes Verständnis der Theorie des maschinellen Lernens und der praktischen Aspekte ihres Einsatzes in großem Maßstab.
Ein angehender ML-Ingenieur muss Programmiersprachen wie Python oder Java beherrschen und Erfahrung mit Bibliotheken für maschinelles Lernen wie TensorFlow oder PyTorch haben.
Das sind die 12 wichtigsten Fähigkeiten eines Ingenieurs für maschinelles Lernen für deinen Berufseinstieg. Und so wirst du Ingenieur für maschinelles Lernen.
4. KI-Forscher
Gehaltsspanne: $100K - $186K (Glassdoor)
KI-Forscher verschieben die Grenzen dessen, was mit KI möglich ist. Sie führen Studien und Experimente durch, um neue Algorithmen zu entwickeln, bestehende Modelle zu verbessern und komplexe Probleme zu lösen.
Um als KI-Forscher/in erfolgreich zu sein, braucht man in der Regel einen fortgeschrittenen Abschluss, wie z.B. einen Doktortitel in Informatik oder einem verwandten Fachgebiet, und eine Erfolgsbilanz in der Forschung und bei Veröffentlichungen im Bereich KI. Diese Aufgabe erfordert auch praktische Fähigkeiten in der Programmierung und Datenanalyse mit Tools und Sprachen wie Python, R, TensorFlow und PyTorch.
Wenn du dich mit Python weiterbilden willst, probiere diese Einführung in Deep Learning mit PyTorch und diese Einführung in Tensorflow in Python aus.
5. Robotertechniker
Gehaltsspanne: $109K - $200K (Glassdoor)
Robotik-Ingenieure entwerfen, testen und implementieren Robotersysteme, die auf intelligente Weise mit ihrer Umgebung interagieren. Sie integrieren Prinzipien aus verschiedenen Bereichen des Ingenieurwesens, darunter Mechanik, Elektrotechnik und Informatik, um Roboter zu entwickeln, die selbstständig Aufgaben erfüllen oder Menschen unterstützen können.
Diese Aufgabe erfordert oft eine Mischung aus Software-Entwicklungskenntnissen für die Programmierung des Roboterverhaltens und Hardware-Engineering-Kenntnissen für die Konstruktion physikalischer Systeme.
Zu den Schwerpunkten gehören die KI-gesteuerte Automatisierung, die Mensch-Roboter-Interaktion, die Verbesserung der maschinellen Wahrnehmung und die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen und Drohnen.
6. KI-Produktmanager
Gehaltsspanne: $138K - $238K (Glassdoor)
KI-Produktmanager beaufsichtigen die Entwicklung und Strategie von KI-Produkten, von der Konzeption bis zur Markteinführung und darüber hinaus. Sie arbeiten an der Schnittstelle zwischen Wirtschaft, Technologie und Nutzererfahrung und stellen sicher, dass KI-Lösungen die Kundenbedürfnisse erfüllen und mit den Unternehmenszielen übereinstimmen.
Diese Rolle erfordert eine einzigartige Mischung von Fähigkeiten: ein solides Verständnis der Lebenszyklen von KI und maschinellem Lernen, Kenntnisse in Produktmanagementpraktiken und die Fähigkeit, funktionsübergreifende Teams zu leiten.
KI-Produktmanager müssen sich auch mit ethischen Überlegungen und regulatorischen Herausforderungen im Zusammenhang mit KI-Technologien auseinandersetzen.
7. Spezialist für Ethik in der KI
Gehaltsspanne: $85K - $170K (Glassdoor)
Spezialisten für Ethik in der KI befassen sich mit den moralischen Auswirkungen von KI-Technologien und setzen sich dafür ein, dass KI-Systeme verantwortungsvoll entwickelt und eingesetzt werden. Sie befassen sich mit Fragen der Voreingenommenheit, Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht und entwickeln oft Richtlinien und Best Practices für den ethischen Einsatz von KI.
Diese Rolle erfordert ein tiefes Verständnis von KI-Technologien, ethischen Theorien und starke Kommunikationsfähigkeiten, um sich für ethische Praktiken in Organisationen und in der gesamten Branche einzusetzen.
Fachleute arbeiten oft mit KI-Forschern, -Entwicklern und politischen Entscheidungsträgern zusammen, um die Gestaltung und Regulierung von KI-Systemen zu beeinflussen.
Wenn du mehr erfahren willst, kannst du diesen Kurs über KI-Ethik besuchen oder diesen Artikel über Ethik in der generativen KI lesen.
Erforderliche Fähigkeiten und Qualifikationen für diese Aufgaben
Die KI-Branche ist dynamisch und erfordert robuste Fähigkeiten. Eine formale Ausbildung in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem verwandten Bereich kann zwar eine solide Grundlage für KI bieten, ist aber nicht der einzige Weg zum Erfolg. Das Aufkommen von zugänglichen Online-Lernressourcen macht es möglich, die notwendigen Fähigkeiten selbstständig zu entwickeln.
Online-Plattformen wie DataCamp bieten Kurse zu Data Science und KI-Grundlagen an und vermitteln praktische Erfahrungen mit realen Datensätzen und Projekten. Abschlüsse und Zertifizierungen von anerkannten Institutionen verleihen dem eigenen Fachwissen theoretische Tiefe und Glaubwürdigkeit.
KI-Forscher/innen brauchen jedoch in der Regel einen höheren Abschluss, z.B. einen Doktortitel, und Veröffentlichungen in von Experten begutachteten Zeitschriften.
Wichtige Fähigkeiten für KI-Fachleute
Ja, um einen Job in der KI zu finden, braucht man eine breite Palette von Fähigkeiten. Sehen wir uns einige wichtige Bereiche an, auf die wir uns konzentrieren können.
Fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens
Grundlegendes maschinelles Lernen und fortgeschrittenes Deep Learning sind wichtige Werkzeuge im Werkzeugkasten eines KI-Ingenieurs. Die Beherrschung dieser Algorithmen und die Fähigkeit, sie für bestimmte Probleme auszuwählen und zu optimieren, sind entscheidend.
Hier sind einige Ressourcen, die dir den Einstieg erleichtern:
- 25 Projekte zum maschinellen Lernen für alle Niveaus
- Kurse zum maschinellen Lernen für alle Niveaus
- Fortgeschrittenes Deep Learning mit Keras
Fundierte Kenntnisse über neuronale Netze
Außerdem brauchst du ein gründliches Verständnis der verschiedenen Arten von neuronalen Netzen (Faltungsnetze, rekurrente neuronale Netze, Transformatormodelle) und ihrer Anwendungen für verschiedene KI-Aufgaben.
Hier sind einige wertvolle Ressourcen:
- Wie Transformatoren funktionieren: Eine detaillierte Erkundung der Transformatorarchitektur
- Einführung in tiefe neutrale Netze
- Neuronale Netzmodelle (NN) in R erstellen
- Einführung in Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen
Beherrschung von KI-Frameworks und -Tools
Ein weiteres Muss ist die Kenntnis von KI- und Machine-Learning-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, Keras) für die Erstellung und den Einsatz von Modellen. Die Vertrautheit mit KI-Entwicklungstools und -umgebungen ist für eine effiziente Modellentwicklung unerlässlich.
Du kannst mit diesen Ressourcen beginnen:
- TensorFlow Tutorial für Einsteiger
- Einführung in Deep Learning in PyTorch Kurs
- PyTorch Tutorial: Ein einfaches neuronales Netz von Grund auf aufbauen
Quantitative Analyse und statistische Methoden
Und nicht zu vergessen die Statistik und die Fähigkeit, statistische Tests, Datenmodellierung und Auswertungsstrategien auf komplexe Datensätze anzuwenden, um aufschlussreiche Analysen zu erstellen.
Hier sind einige einführende Ressourcen, die dir den Einstieg erleichtern:
- Einführung in die Statistik
- Wie man ein quantitativer Analyst wird
- Grundlagen der Statistik mit R
- Grundlagen der Statistik mit Python
Programmiersprachen
Natürlich brauchst du gute Kenntnisse in Programmiersprachen, die für KI und Data Science relevant sind, z.B. Python, R und eventuell Julia oder Scala, wobei du dich auf Bibliotheken und Pakete konzentrieren solltest, die die KI-Entwicklung unterstützen.
Diese Ressourcen werden dir helfen, alles von Grund auf zu lernen:
- Julia-Grundlagen
- Eine Einführung in maschinelles Lernen mit Julia
- Einführung in Scala
- Python Programmierung
- R Programmierung
Arbeiten mit großen Datensätzen
Die Grundlage für jedes erfolgreiche KI-Projekt, vor allem wenn es um große Sprachmodelle (LLMs) geht, ist die effektive Verwaltung großer und komplexer Datensätze.
SQL ist nach wie vor eine leistungsstarke Sprache für die Abfrage und Bearbeitung von Daten in relationalen Datenbanken, mit der du große Datensätze effizient extrahieren, bereinigen und umwandeln kannst.
Für LLMs und andere KI-Anwendungen, die auf hochdimensionale Vektordarstellungen von Daten angewiesen sind, wird die Vertrautheit mit Vektordatenbanken jedoch immer wichtiger. Diese spezialisierten Datenbanken sind für das Speichern und Abrufen von Vektoren optimiert und ermöglichen effiziente Ähnlichkeitssuchen und beschleunigen verschiedene KI-Aufgaben.
Dies sind einige der Ressourcen, die du zum Lernen nutzen kannst:
- Eine Einführung in Vektordatenbanken für maschinelles Lernen
- Die 5 besten Vektordatenbanken
- SQL-Grundlagen
Datenvisualisierung
Indem du Rohdaten in klare und ansprechende Grafiken umwandelst, kannst du aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen und diese effektiv an technische und nicht-technische Zielgruppen vermitteln.
Hier sind einige Ressourcen, die du berücksichtigen solltest:
- Was ist Datenvisualisierung? Ein Leitfaden für Datenwissenschaftler
- Datenvisualisierung verstehen
- Tutorials zur Datenvisualisierung
- Datenvisualisierung in Python für absolute Anfänger/innen
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Kenntnisse in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) umfassen die Fähigkeit, Textdaten mit Methoden wie Sentimentanalyse, Spracherzeugung (eine Kernkompetenz von LLMs und generativer KI) und maschineller Übersetzung zu verarbeiten und zu analysieren.
Ressourcen für den Einstieg:
- Große Sprachmodelle (LLMs) beherrschen
- Entwicklung von großen Sprachmodellen
- Was ist ein LLM? Ein Leitfaden für große Sprachmodelle
- NLP mit PyTorch: Ein umfassender Leitfaden
- Textklassifizierung in Python verstehen
Computer Vision
Es ist auch gut, sich mit Computer-Vision-Techniken für die Bild- und Videoanalyse zu befassen, einschließlich Objekterkennung, Bildklassifizierung und Gesichtserkennung.
Ressourcen für den Einstieg:
- Sehen wie eine Maschine: Ein Einsteigerhandbuch zur Bildanalyse im maschinellen Lernen
- OpenCV Tutorial: Entdecke die Macht der visuellen Datenverarbeitung
- Hugging Face Image Classification: Ein umfassender Leitfaden mit Beispielen
- Einsteigerhandbuch zu Googles Vision API in Python
Cloud Computing und KI-Infrastruktur
Obwohl dies eher mit Data Engineering zu tun hat, ist es von großem Vorteil, wenn du dich mit Cloud-basierten KI-Diensten (AWS, Google Cloud AI, Azure AI) auskennst und in der Lage bist, die Cloud-Infrastruktur für skalierbare KI-Lösungen zu nutzen.
Ressourcen für den Einstieg:
- Cloud Computing verstehen
- AWS, Azure und GCP Servicevergleich für Data Science & AI
- Die Vor- und Nachteile der Nutzung von LLMs in der Cloud gegenüber der lokalen Ausführung von LLMs
Einblicke in die Branche 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, nicht KI-gestützte Berufe verschwinden?
Das Weltwirtschaftsforum geht davon aus, dass KI und Automatisierung erhebliche Auswirkungen auf die Arbeitsplätze in verschiedenen Branchen haben werden, wobei eine Mischung aus Verdrängung und Schaffung von Arbeitsplätzen erwartet wird. Büro- und Sekretariatsberufe sowie bestimmte manuelle Tätigkeiten werden wahrscheinlich zurückgehen, während die Nachfrage nach KI-Spezialisten, Datenanalysten und Tätigkeiten im Bereich der digitalen Technologie steigen wird.
Ein McKinsey-Bericht geht noch einen Schritt weiter und schätzt, dass Tätigkeiten, die derzeit 30% der Arbeitsstunden in der US-Wirtschaft ausmachen, bis 2030 automatisiert werden könnten. Diese Verschiebung könnte bis zum Ende des Jahrzehnts weitere 12 Millionen Berufsübergänge erforderlich machen. Wirtschaftswachstum, Innovation und Investitionen könnten jedoch zur Schaffung neuer Arbeitsplätze führen, die die Auswirkungen der Automatisierung ausgleichen.
In der Analyse der Brookings Institution wird weiter ausgeführt, dass die Automatisierung im Laufe der Zeit genauso viele Arbeitsplätze schafft wie sie vernichtet, wovon die Arbeitnehmer profitieren, die die neuen Technologien ergänzen können. Sie erkennt jedoch auch die Herausforderungen für diejenigen an, die direkt von Maschinen verdrängt werden oder deren Arbeitsplätze leicht automatisiert werden können. KI und Automatisierung stellen zwar eine Herausforderung für traditionelle Arbeitsplätze dar, bieten aber auch Chancen für die Schaffung neuer Arbeitsplätze.
Der Schlüssel zur erfolgreichen Bewältigung dieses Übergangs liegt in der Entwicklung von Fähigkeiten, in der Ausbildung und in der Anpassungsfähigkeit der Arbeitskräfte an die sich verändernden Anforderungen der digitalen Wirtschaft.
KI-gesteuerte Chiplets für mehr Effizienz beim Rechnen
Da das Mooresche Gesetz der Miniaturisierung von Transistoren physikalische Grenzen setzt, ist das Konzept der Chiplets eine bahnbrechende Lösung. Chiplets sind kleine, spezialisierte Chips, die kombiniert werden können, um die Funktionen eines größeren, herkömmlichen Chips zu erfüllen, aber mit höherer Effizienz und Leistung.
Dieser modulare Ansatz ermöglicht eine schnellere Innovation und Anpassung der Computerhardware an die spezifischen Bedürfnisse von KI-Algorithmen und -Anwendungen..
Exascale Computing
Exascale Computing ist ein monumentaler Meilenstein in Sachen Rechenleistung. Damit sind Systeme gemeint, die mindestens einen Exaflop oder eine Milliarde (Quintillion) Berechnungen pro Sekunde durchführen können. Dieses Leistungsniveau eröffnet der KI ungeahnte Möglichkeiten, von genaueren Klimamodellen bis hin zu Fortschritten in der Materialwissenschaft und Bioinformatik, indem es die Verarbeitung und Analyse riesiger Datenmengen in nie zuvor erreichter Geschwindigkeit ermöglicht.
Maßgeschneiderte große Sprachmodelle (LLMs) in der Cloud
Der Trend zur Anpassung von vortrainierten großen Sprachmodellen an spezifische Unternehmensbedürfnisse gewinnt an Fahrt. Mit Hilfe von Cloud-basierten KI-Supercomputern und Software können Unternehmen diese LLMs jetzt leichter anpassen und KI in allen Branchen zugänglich machen.
Dazu gehört die Nutzung generativer KI, um unstrukturierte Daten aus Unternehmensdatenbanken zu analysieren, Alternativen zu AWS für eine optimale Ressourcennutzung zu finden und wichtige Protokolle zu integrieren und in der Cloud zu verankern.
Generative KI für die industrielle Digitalisierung
Die Integration von generativer KI mit der industriellen Digitalisierung verändert die Art und Weise, wie physische Objekte in der digitalen Welt nachgebildet werden. Indem komplexe Aspekte der Realität - wie Geometrie, Licht und Physik - in digitalen Daten erfasst werden, ermöglicht generative KI effizientere Design-, Optimierungs- und virtuelle Testprozesse. Dies erleichtert die Erstellung genauerer digitaler Zwillinge und synthetischer Daten und beschleunigt Innovationen in der Fertigung, bei autonomen Systemen und darüber hinaus.
Aufbau deiner KI-Karriere
Wenn angehende Datenpraktiker/innen fragen: "Wie kann ich KI lernen und einen Job bekommen?", beziehen sie sich fast immer auf die Wissensanforderungen.
Python und R zu lernen und mit TensorFlow zu arbeiten, ist zwar wichtig, aber nur die Grundlage für eine Karriere in der KI. In Wirklichkeit musst du dich an die dynamische Natur dieser Nische anpassen.
Spezialisierung auf Nischen-KI-Technologien
Vertiefe dich in bestimmte Bereiche der KI wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision oder Reinforcement Learning. Durch Spezialisierung kannst du dich von anderen abheben und dich auf die Anforderungen des Nischenmarktes ausrichten.
Zu Open-Source-Projekten beitragen
Wenn du dich in der Open-Source-Gemeinschaft engagierst, kannst du praktische Erfahrungen sammeln und dich auf dem Arbeitsmarkt besser positionieren. Wenn du nach Motivation für den Einstieg suchst, schau dir diesen Code-Along über die Verwendung von Open-Source-KI-Modellen mit Hugging Face an.
Entwickle ein Portfolio von KI-Projekten
Baue ein solides Portfolio auf, das deine Expertise bei der Lösung komplexer Probleme mit KI zeigt. Dazu sollten Projekte gehören, die zeigen, dass du mit großen Datenmengen arbeiten, fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen anwenden und greifbare Ergebnisse erzielen kannst. Mit DataCamp Portfolio kannst du alle deine Projekte an einem Ort aufbewahren.
Bleib auf dem neuesten Stand der KI-Forschung
Lies regelmäßig die neuesten KI-Forschungsarbeiten und nimm an Konferenzen wie NeurIPS, ICML oder CVPR teil. Das hilft dir, modernste Techniken zu verstehen und zu erkennen, wie sie zur Lösung von Problemen in der Praxis eingesetzt werden können. Das sind die Top-Konferenzen für Datenwissenschaft im Jahr 2024.
KI-Einsatz und Skalierung beherrschen
Lerne die Tools und Plattformen kennen, mit denen du KI-Modelle effizient und in großem Umfang einsetzen kannst, z. B. Docker, Kubernetes und Cloud-Dienste (AWS, Google Cloud, Azure). Das Verständnis der operativen Aspekte von KI ist entscheidend für die Anwendung in der Praxis.
Vernetze dich mit KI-Experten und schließe dich KI-Gemeinschaften an
Engagiere dich in der KI-Gemeinschaft in Foren, Social-Media-Gruppen oder beruflichen Netzwerken wie LinkedIn. Ein Netzwerk kann Einblicke in Branchentrends, offene Stellen und Möglichkeiten der Zusammenarbeit bieten.
Ethische KI und Entschärfung von Vorurteilen
Informiere dich über KI-Ethik, das Verstehen von Verzerrungen in Daten und wie man Algorithmen verantwortungsvoll entwickelt. Das wird immer wichtiger, je mehr KI in die Gesellschaft integriert wird.
Interdisziplinäre Zusammenarbeit
KI-Lösungen erfordern oft eine Mischung aus Fachwissen aus Bereichen außerhalb der Informatik, wie Psychologie, Linguistik oder Gesundheitswesen. Eine fachübergreifende Zusammenarbeit kann die Effektivität und Anwendbarkeit deiner KI-Projekte verbessern.
Fazit
Die Reise in die KI ist ebenso herausfordernd wie lohnend. Wir hoffen, dass es uns gelungen ist, die Bedeutung von Anpassungsfähigkeit, ständigem Lernen und einer zukunftsorientierten Denkweise zu unterstreichen. Wer bereit ist, in dieses dynamische Feld einzutauchen, wird nicht nur für seine persönlichen Erfolge belohnt, sondern kann auch einen Beitrag zum Fortschritt der Menschheit leisten.
So wie sich die KI weiterentwickelt, werden auch die Wege zum Erfolg in ihr weitergehen. Das verspricht eine Zukunft, in der Technologie und menschlicher Einfallsreichtum zusammenkommen und eine Welt der unbegrenzten Möglichkeiten schaffen.
Jetzt, wo du eine gute Vorstellung von den Karrierewegen in der KI hast, empfehlen wir dir, deine Lernreise mit einer dieser Ressourcen zu beginnen:
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