KI-Forschung: Optimierung von KI-Modellen und -Algorithmen

In der Geschäftswelt hat der Generative-AI-Boom große Auswirkungen und wird in nahezu allen Branchen immer beliebter. Unternehmen setzen auf diese Technologie, um ihre Geschäftsprozesse zu verbessern, innovative Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu fokussieren. Eine Studie von Foundry zeigt, welche KI-Anwendungsfälle in den nächsten zwölf Monaten besonders relevant für Unternehmen sein werden.

Top-Jobs in der Generative-AI-Branche

Generative AI ermöglicht es Unternehmen, eigene Softwarelösungen zu entwickeln, die ihren spezifischen Anforderungen entsprechen und ihre Geschäftsprozesse weiter optimieren.

Welche Fähigkeiten ein Datenwissenschaftler benötigt

In der Rolle des Datenwissenschaftlers nutzen Sie Analytics und KI, um wertvolle Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen. Sie entwickeln prädiktive Modelle, die den Anforderungen von Kunden und Unternehmen entsprechen. Darüber hinaus implementieren Sie analytische Modelle und unterstützen die Organisation bei der Einführung von KI-basierter Software. Erfahrungen in den Bereichen Softwareentwicklung, Programmiersprachen, Statistik, Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs) sind für diese Position von großer Bedeutung.

Maschinelles Lernen: Aufgaben des Engineers

In der Rolle des Machine Learning Engineers sind Sie dafür verantwortlich, Geschäftsanforderungen in Machine-Learning-Projekte umzusetzen und Lösungen zu entwickeln und implementieren. Sie nutzen Ihr Fachwissen in den Bereichen Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines, Softwareentwicklung und MLOps, um skalierbare Machine-Learning-Lösungen zu schaffen, die den Anforderungen des Unternehmens gerecht werden.

KI-Forscher: Schlüsselrolle bei der Entwicklung von KI-Tools

Die Expertise von KI-Forschern ist für Unternehmen von unschätzbarem Wert, um die besten Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz zu identifizieren. Diese Fachleute entwickeln effizientere KI-Modelle und -Algorithmen und optimieren bestehende KI-Tools. Kenntnisse in den Bereichen Daten- und Automatisierungsinfrastruktur, ML-Modelle, KI-Tools und -Algorithmen, Data Science und Softwareentwicklung sind für den Erfolg in dieser Rolle unerlässlich.

Die Fähigkeiten eines Algorithmusentwicklers im KI-Bereich

Als Algorithmusentwickler liegt die Hauptverantwortung darin, Algorithmen für Software und Computersysteme zu entwickeln und zu implementieren. Dabei werden komplexe Rechenprobleme gelöst und individuell angepasste Algorithmen entworfen, um den spezifischen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Es ist von entscheidender Bedeutung, skalierbare Lösungen zu finden, die ethischen und rechtlichen Standards entsprechen.

Die Verantwortlichkeiten eines Deep Learning Engineers

Deep Learning Engineers haben das Know-how in der Erforschung, Entwicklung und Wartung von KI-Algorithmen, die in verschiedenen fortschrittlichen Technologien wie Chatbots, virtuellen Assistenten, Gesichtserkennung und selbstfahrenden Autos zum Einsatz kommen. Sie setzen KI-Tools und -Ressourcen ein, um die spezifischen Datenanforderungen zu identifizieren und Möglichkeiten zur Prozessautomatisierung zu erkennen.

Sprachverarbeitungstechnologie: Die Kompetenz des NLP Engineers

NLP Engineers sind Experten im Training von NLP-Systemen und der Entwicklung von Modellen. Sie verfügen über umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen Big Data, Softwareentwicklung, KI-Modelle und Sprachmodellierung. Darüber hinaus identifizieren sie geeignete Tools und Algorithmen und warten und analysieren die Modelle regelmäßig, um deren Leistungsfähigkeit sicherzustellen.

Chatbot-Entwickler: Die Spezialisten für intelligente Kundenkommunikation

Die Nutzung von Chatbots zur Verbesserung des Kundenservice ist in Unternehmen weit verbreitet. Daher suchen Unternehmen verstärkt nach Entwicklern, die in der Lage sind, eigene Chatbot-Lösungen zu entwickeln und zu implementieren, um Kundenanfragen effizient zu bearbeiten und eine reibungslose Kommunikation sicherzustellen.

Wie ein Prompt Engineer Generative AI unterstützt

Prompt Engineers tragen die Verantwortung für die korrekte Bewertung von eingehenden Prompts und die Bereitstellung der richtigen Informationen durch den Einsatz von Generative-AI-Tools. Um diese Aufgabe erfolgreich zu erfüllen, sind umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen NLP, Softwareentwicklung und künstliche neuronale Netze erforderlich.

Der Chief AI Officer als Datenexperte

Als Chief AI Officer unterstützt man Unternehmen dabei, die rasante Entwicklung von Künstlicher Intelligenz erfolgreich zu managen. Hierbei entwickelt man eine umfassende KI-Strategie, überwacht das Datenmanagement und die Governance, fördert die Zusammenarbeit zwischen den Geschäftsbereichen, managt KI-Risiken, findet und bindet KI-Talente und bewertet die Gesamt-Performance der KI-Initiative.

KI-Redakteure: Garant für verständlichen und gut geschriebenen Content

Unternehmen setzen auf KI-Redakteure, um Inhalte, die mit KI-Tools generiert wurden, zu überarbeiten und sicherzustellen, dass sie den hohen Qualitätsstandards entsprechen.

Generative AI für die Erstellung von kreativem Content

Mit GenAI-Tools können KI-Kreativspezialisten, die sich mit Film, Bildkunst und grafischer Gestaltung auskennen, Marketingmaterial, Produkt- und Archivbilder erstellen. Diese Tools bieten eine moderne Lösung für die Erstellung von visuellen Inhalten.

Die Ergebnisse der Foundry-Studie verdeutlichen, dass Unternehmen vermehrt Fachkräfte in den Bereichen Generative AI einstellen möchten, um ihre GenAI-Initiativen erfolgreich umzusetzen. Generative AI eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben zu fokussieren.