Karrieremöglichkeiten im Bereich KI und Machine Learning

Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) haben sich von Nischenbereichen zu zentralen Säulen der technologischen Entwicklung entwickelt. Namen wie ChatGPT, ein von OpenAI entwickeltes fortschrittliches Sprachverarbeitungsmodell, Googles Bard, oder xAI von Elon Musk, sind nicht nur Beweis für die Fähigkeiten von KI, sondern auch Symbol für den derzeitigen Wettstreit zwischen Tech-Giganten, der die Branche vorantreibt. Diese Dynamik hat die Bedeutung von KI-Expertise in der heutigen Wirtschaftslandschaft vervielfacht.

Wichtige Qualifikationen für eine Karriere im Bereich KI und Machine Learning

Im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning sind spezielle Qualifikationen gefragt, die sowohl ein tiefes Verständnis als auch praktische Fertigkeiten umfassen. Für den Einstieg in diesen Sektor sind vor allem fundierte Kenntnisse in bestimmten Programmiersprachen und Softwarekenntnisse essenziell.

Programmierkenntnisse für KI- und ML-Experten

Programmiersprachen wie Python und R stehen an der Spitze der Liste, da sie speziell für Datenanalyse, statistische Auswertungen und das Erstellen von Algorithmen entwickelt wurden. Python zeichnet sich durch seine einfache Syntax und Vielseitigkeit aus und ist die am weitesten verbreitete Sprache im KI-Bereich. Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und Keras haben Python zur ersten Wahl für das Entwickeln und Trainieren von ML-Modellen gemacht. R hingegen ist besonders stark in der statistischen Analyse und Visualisierung von Daten, was es zu einer bevorzugten Wahl für Data Scientists macht.

Neben Python und R können auch Kenntnisse in Java, C++ oder Julia vorteilhaft sein, besonders wenn es um die Implementierung von performanter Software geht, die in der Produktion eingesetzt wird. C++ wird oft in der Entwicklung von Software-Frameworks für KI verwendet, während Java in großen Unternehmen aufgrund seiner Portabilität und der umfangreichen Bibliotheken häufig zum Einsatz kommt.

Software- und Tool-Kenntnisse

Für das Verständnis und die effektive Nutzung von Datenbanken und Datenverarbeitungstools sind SQL-Kenntnisse unverzichtbar. Erfahrung mit Big-Data-Technologien wie Hadoop oder Spark sowie mit Cloud-Diensten wie AWS, Azure oder Google Cloud kann ebenfalls von Vorteil sein, da viele ML-Projekte auf große Datenmengen angewiesen sind, die in der Cloud gespeichert und verarbeitet werden. Kenntnisse in Softwaretools, die für die Datenanalyse und -visualisierung verwendet werden, wie z.B. Tableau oder Power BI, können die Fähigkeit, Daten zu interpretieren und Einsichten zu kommunizieren, erheblich verbessern. Ebenso sind Fähigkeiten im Umgang mit Versionskontrollsystemen wie Git wichtig, um den Code effektiv zu verwalten und in Teams zusammenzuarbeiten.

Für die Modellierung und Simulation komplexer Systeme sind auch Kenntnisse in spezialisierten Tools und Plattformen vonnöten. Tools wie MATLAB können für die Entwicklung von Algorithmen und die Durchführung von Simulationen nützlich sein, besonders in Forschung & Entwicklung.

Vielfältige Karrierepfade in KI Berufen

Ein spezifischer Berufsweg, der in vielen Branchen an Bedeutung gewinnt, ist der des Prompt Engineers. Diese Spezialisten entwickeln und optimieren die Eingabeaufforderungen (Prompts), um die beste Leistung aus KI-Modellen wie ChatGPT oder Bildgenerierungstools zu extrahieren. Sie verstehen nicht nur, wie man eine Frage formuliert, sondern auch, wie man die Erzeugungsparameter der KI feintunt, um präzise und nützliche Ergebnisse zu erzielen.

Weitere Beispiele für KI Berufe und Jobs im Bereich Machine Learning sind:

• KI-Forscher: Entwicklung innovativer Algorithmen und neuer Ansätze in der KI.
• Machine Learning Engineer: Aufbau und Optimierung von ML-Modellen für praktische Anwendungen.
• Data Scientist: Umgang mit großen Datensätzen und Ableitung von Erkenntnissen mittels ML-Techniken.
• NLP-Spezialist: Fokus auf die Verarbeitung und das Verständnis menschlicher Sprache durch Computer.
• AI Product Manager: Schnittstelle zwischen technischer Entwicklung und Markt, um KI-Produkte zu gestalten und zu betreuen.

Welches Studium für einen Job im Bereich Künstlicher Intelligenz?

In Deutschland gibt es aktuell über 20 Bachelor- und Masterstudiengänge im Bereich Künstliche Intelligenz an staatlichen Hochschulen. Die Studiengänge haben teilweise unterschiedliche Namen, auch wenn die Inhalte ähnlich sind. Sie sind in der Regel im Fachbereich Informatik angesiedelt. Beispiele für Studiengänge im Bereich KI sind:

• Künstliche Intelligenz (B.Sc.)
• Artificial Intelligence (B.Sc.)
• Angewandte Künstliche Intelligenz (B.Sc.)
• Data Science and Artificial Intelligence (M.Sc.)
• Artificial Intelligence Engineering (M.Sc.)

Wer einen Job im Bereich KI und Machine Learning sucht, muss aber nicht zwangsläufig einen Studiengang wählen, der KI im Namen hat. Neben den spezialisierten Studiengängen im Bereich Künstliche Intelligenz bieten auch viele etablierte Studienrichtungen eine hervorragende Grundlage für eine Karriere in diesem Bereich. Diese Studiengänge ermöglichen es, durch eine gezielte Auswahl von Kursen und Vertiefungsmodulen, wie neuronale Netze, maschinelles Lernen, Computer Vision oder Natural Language Processing, im Bachelorstudium ein starkes Fundament zu schaffen.

Im anschließenden Masterstudium kann man dann die KI-Ausrichtung weiter vertiefen, indem man sich für Mastermodule entscheidet, die einen Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz oder Machine Learning legen und durch innovative Projekte und Forschungsaufgaben das Fachwissen ausbauen. Die Abschlussarbeit, ob Bachelor- oder Masterthesis, bietet durch eine entsprechende Themenauswahl eine weitere Möglichkeit zur Spezialisierung im Bereich KI.

Studiengänge für den Bereich KI und Machine Learning

• Informatik-Studium: Durch das Erlernen von Programmierkenntnissen und die Wahl von Vertiefungsfächern wie “Maschinelles Lernen” und “Neuronale Netze und Deep Learning” verschaffen sich Informatik-Studenten eine optimale Ausgangssituation für eine Karriere im Bereich KI und Machine Learning.
• Mathematik-Studium: Ein gutes Verständnis von Algorithmen und statistischer Analyse in Kombination mit Vertiefungsmodulen rund um Themen wie lineare Algebra und analytische Geometrie bescheren Mathematik-Studierenden eine gute Möglichkeit, um in einem Berufsfeld mit Machine Learning Kompetenzen und KI-Einfluss Fuß zu fassen.
• Elektrotechnik- und Informationstechnik-Studium: Besonders Fachbereiche wie Robotik und Vertiefungsmodule, bei denen es um den Entwurf von Hardware-Systemen oder die Verarbeitung und Analyse von Signalen geht, wie sie in der Sprach- und Bilderkennung auftreten, machen auch Elektrotechnik-Ingenieure und Absolventen aus dem Fachbereich Informationstechnik zu beliebten Fachkräften im Bereich KI und Machine Learning.
• Statistik-Studium: Die Wahl einer Spezialisierung in multivariater Statistik, Zeitreihenanalyse oder Bayesianische Statistik ist eine gute Möglichkeit, um den Karriereweg in den Bereich der Künstlichen Intelligen und des maschinellen Lernens zu lenken.

Es gibt eine breite Palette von Studienfächern, die mit der richtigen Auswahl an Spezialisierungen ebenfalls gute Voraussetzungen für eine Tätigkeit im Bereich KI und Machine Learning bieten. Studiengänge wie Physik, Bioinformatik und Wirtschaftsinformatik eröffnen ebenso interessante Perspektiven und können mit ihrem spezifischen Fachwissen wertvolle Beiträge für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen leisten.

Wie finde ich einen Beruf im Bereich KI und Machine Learning?

Neben der akademischen Laufbahn bieten berufliche Zertifikate und Online-Kurse eine wertvolle Möglichkeit, um nützliches Wissen zu erlangen oder zu vertiefen. Solche Kurse sind häufig flexibel und decken ein breites Spektrum ab – von Deep Learning bis hin zu Natural Language Processing. Doch reines Buchwissen allein genügt nicht. Praktische Erfahrungen sind unerlässlich. Praktika in Unternehmen, die in den KI-Bereich investieren, bieten nicht nur den Einblick in reale Arbeitsprozesse, sondern auch die Möglichkeit, sich ein berufliches Netzwerk aufzubauen. Die Umsetzung eigener Projekte trägt ebenfalls dazu bei, das Gelernte anzuwenden und zu festigen. Zudem ist die Teilnahme an Online-Wettbewerben eine hervorragende Methode, um Fähigkeiten zu demonstrieren und zu vertiefen. Auch Networking sollte nicht unterschätzt werden; der Besuch von Konferenzen und Workshops oder die aktive Teilnahme in professionellen Online-Foren und Communitys können deine Karrierechancen verbessern.

Wenn es schließlich um den Berufseinstieg geht, bieten Start-ups dynamische und oft vielseitige Rollen, während große Technologieunternehmen mit spezialisierten Teams und Trainee-Programmen locken. Forschungsinstitute und Universitäten sind ebenfalls attraktive Arbeitsplätze für diejenigen, die eine akademische Laufbahn anstreben.

Eine Karriere im Bereich KI und Machine Learning erfordert also eine Kombination aus akademischer Ausbildung, praktischer Erfahrung und selbstständiger Lernbereitschaft.

Chancen für KI-Experten auf dem Arbeitsmarkt

Über die genaue Anzahl an KI-Beschäftigten in Deutschland gibt es keine konkreten Daten, aber es gibt einige andere aufschlussreiche Indikatoren, die eine steigende Nachfrage nach KI-Experten begründen. Nach Informationen des Bayerischen Forschungsinstitut für Digitale Transformation gab es im Jahr 2023 in Deutschland 508 KI-Startups, ein Anstieg um 67 % gegenüber dem Vorjahr. Etwa die Hälfte dieser Start-ups hat erhebliche Finanzierungen erhalten, mit einem durchschnittlichen Betrag von 14,8 Millionen USD.¹
Die Zukunftsaussichten für KI-Experten in Deutschland sind positiv. Auch wenn der Einfluss von KI auf den Markt derzeit noch verhältnismäßig gering ist, wird dieser in Zukunft, laut einer Studie der OECD, stark zunehmen.² Die Automatisierung von Routinetätigkeiten durch generative KI wird zu großen Produktivitätssteigerungen führen, insbesondere im Dienstleistungs- und Informationssektor. Das Interesse an generativen KI-Systemen wie ChatGPT in der Wirtschaft wächst, wobei die genauen Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt noch unklar sind.³

Eine KI-Studie von Deloitte zeigt, dass 94 % der global Befragten KI für wichtig für die Zukunft ihres Unternehmens halten, aber deutsche Unternehmen hinken mit 87 % etwas hinterher.⁴ Dies deutet auf ein Wachstumspotenzial für KI-Experten in Deutschland hin, da Unternehmen wahrscheinlich ihre Investitionen und Bemühungen im Bereich KI steigern werden, um mit dem internationalen Markt Schritt zu halten.

In welchen Branchen können Experten für KI und Machine Learning arbeiten?

Experten im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) finden in zahlreichen Branchen spannende Karrieremöglichkeiten:

• Gesundheitswesen
• Finanzwesen
• Automobilindustrie
• Einzelhandel
• Herstellung und Produktion
• Marketing und Werbung
• IT-Sicherheit
• Energie und Umwelt

Diese Branchen spiegeln das breite Spektrum wider, in dem KI- und Machine Learning-Technologien Anwendung finden. Im Gesundheitswesen revolutionieren KI-basierte Lösungen die Diagnose und Behandlung von Krankheiten, während sie im Finanzwesen für Risikomanagement und Betrugserkennung eingesetzt werden. Die Automobilindustrie setzt auf KI zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge und der Einzelhandel nutzt sie, um Kundenerlebnisse zu personalisieren und den Betrieb zu optimieren.

In der Fertigungsbranche verbessern KI-Systeme die Effizienz der Produktionsprozesse, während im Marketing und in der Werbung KI-gestützte Analysen dazu beitragen, Kampagnen gezielter und wirkungsvoller zu gestalten. Die IT-Sicherheit profitiert enorm von KI, insbesondere bei der Erkennung und Abwehr von Cyberangriffen. Schließlich leisten KI und Machine Learning in den Bereichen Energie und Umwelt wertvolle Beiträge zur Effizienzsteigerung und zum Verständnis von Klima- und Umweltveränderungen.

Die Vielfalt der Einsatzmöglichkeiten für KI und Machine Learning macht diese Technologien zu einem der dynamischsten und zukunftsträchtigsten Arbeitsfelder unserer Zeit. Mit ihrem fortgesetzten Wachstum und ihrer immer weiter reichenden Bedeutung sind KI und Machine Learning nicht nur für Technologieunternehmen, sondern auch für eine breite Palette von Branchen zu einem unverzichtbaren Bestandteil geworden.

Quellen: