Berufsbilder

Auf diese 10 KI-Jobs können Sie sich bald bewerben

Dataset-Designer, KI-Trainer, Skill-Entwickler - Künstliche Intelligenz wird einige vollkommen neue Berufsbilder schaffen.

Ein Roboter wird trainiert

Ein Roboter wird trainiert

Rund um die Künstliche Intelligenz gibt es viele unterschiedliche Aufgaben, mit denen Anwendungen von Machine Learning und neuronalen Netzen in Betrieb genommen werden. Sie werden im Moment meist nur durch wenige Entwickler und Informatiker erfüllt, da die bislang üblichen KI-Projekte einen überschaubaren Umfang haben. Doch es ist durchaus möglich, dass sich diese Aufgaben bei einer breiten Anwendung von Machine Learning zu Rollen und später zu neuen Berufsbildern weiterentwickeln werden.

Aus den praktischen Erfahrungen der Unternehmen, die bislang KI-Systeme einsetzen, lassen sich ein paar neue Berufsbilder ableiten, die schon jetzt in die Berufsberatungsstunden der deutschen Teenager einfließen sollten:

  1. Neuronetz-Architekten: Im Moment wirkt es so, als würde sich die KI recht bald als eigenständige Profession von der Informatik abspalten. Dies wird sich auch in den Berufsbildern widerspiegeln, sodass ein spezieller Beruf denkbar ist, der Neuronetze und Lernverfahren gestaltet, optimiert und weiterentwickelt.
  2. KI-Ingenieure: Auch auf der Hardwareseite der KI ist viel los, die Hersteller überbieten sich in der Ankündigung spezialisierter KI-Chips. Gut möglich, dass in wenigen Jahren eine Ingenieur-Fachrichtung entstehen wird, die sich dem Hardware-Design von Neuronetzen verschreibt. Die KI-Ingenieure werden dann vielleicht zusammen mit Neuronetz-Architekten in Unternehmen die Verantwortung für die technische Basis aller KI-Anwendungen übernehmen.
  3. Dataset-Designer: Diese Profession ist eine mögliche Spezialisierung des bekannten Data Scientist. Der große Knackpunkt bei Deep Learning sind die Daten, die für das Training der Neuronetze eingesetzt werden. Sie müssen mit Bedacht ausgewählt und zu einem Dataset aufbereitet werden, um beispielsweise spezifische Vor-Urteile („Bias“) und damit Fehler zu vermeiden.
  4. KI-Trainer: Auch das Training eines Neuronetzes ist in Zukunft womöglich ein eigener Job. Erstens lässt sich das nicht nebenbei machen und zweitens muss das gesamte Training unter kontrollierten Bedingungen stattfinden. Dies verhindert unliebsame Überraschungen durch „Bias“ und andere potentielle Fehlerquellen.
  5. KI-Auditoren: Die Ergebnisse oder Entscheidungen der Neuronetze müssen regelmäßig in einer Art Qualitätssicherung überprüft werden, was ebenfalls mit einiger Wahrscheinlichkeit ein spezielles Berufsbild sein wird. Anhand von Plausibilitätsbetrachtungen und manuell nachvollzogenen Stichproben aus den Daten wird die Qualität der Ergebnisse sichergestellt.
  6. KI-Forensiker: Wenn tatsächlich einmal etwas schiefgeht, müssen Spezialisten den gesamten Deep-Learning-Prozess von der Auswahl der Daten über das Training bis hin zur algorithmischen Umsetzung von Ergebnissen und Entscheidungen untersuchen und bewerten. Dies könnte beispielsweise in einer virtuellen Simulation geschehen, die tatsächliche Geschehnisse nachbildet. Auch für so etwas wird es in Zukunft sicher ein eigenes Berufsbild geben.
  7. KI-Supervisor: Managementpositionen wird es auch rund um KI geben: Neuronetze müssen auf eine ähnliche Weise in die Prozesse integriert werden wie die menschlichen Mitarbeiter. Sie benötigen deshalb „Vertreter“, die den gesamten Deep-Learning-Prozess im Unternehmen steuern und ihn auch anderen vermitteln, etwa dem Management oder den Kunden.
  8. Interaktions-Designer: Sie sind mit UX/UI-Designern verwandt und arbeiten mit Entwicklern zusammen. Sie gestalten die Dialoge von Chatbots und Sprachassistenten, sodass die menschlichen Nutzer nicht verwirrt werden und genau das Ergebnis bekommen, dass sie mit ihren Sprachbefehlen auch erreichen wollen.
  9. Skill-Entwickler: Chatbots, Sprachassistenten und andere zukünftige KI-Anwendungen sind lediglich eine technische Plattform, die mit Zusatzfunktionen aufgerüstet wird - analog zu Smartphones und Apps. Und so wie es heute App-Entwickler gibt (ein vor 2008 unbekannter Beruf), wird es in Zukunft spezialisierte Entwickler für Apps auf KI-Plattformen geben. Sichtbar ist diese Tendenz bereits heute: Amazon Alexa kann mit App-ähnlichen Skills aufgerüstet werden, die natürlich erst mal entwickelt werden müssen.
  10. Robotroniker: So ähnlich könnten bald Mechatroniker mit Spezialgebiet Roboter-Technologie heißen. Je häufiger laufende oder rollende Roboter eingesetzt werden, desto häufiger wird es zu kleinen Pannen kommen. Doch eine Reparatur der Aktoren und Motoren wird vielleicht nicht helfen. Ein Robotroniker muss auch Ahnung von Software und Deep Learning haben, um einen kaputten Roboter zu reparieren.

Bildquelle: Thinkstock

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