Dies sind die Rollen, die KI-Systeme bauen, trainieren und warten. Sie sind oft in R&D-Abteilungen, Tech-Teams oder als Teil von spezialisierten KI-Units zu finden.
Machine Learning Engineer (MLE)
Fokus: Entwicklung, Training und Einsatz (Deployment) von ML-Modellen. Integration in Produkte und Dienste. Skalierung von ML-Lösungen.
Warum jetzt/zukünftig: Jedes Unternehmen, das Daten nutzt, wird ML-Modelle für Vorhersagen, Personalisierung oder Automatisierung einsetzen (z.B. Kunden-Churn-Vorhersage, Empfehlungssysteme, Betrugserkennung).
Data Scientist
Fokus: Analyse von Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen, Entwicklung von Prototypen für ML-Modelle. Übersetzung von Geschäftsproblemen in Datenfragen.
Warum jetzt/zukünftig: Fundamentale Rolle, um den Wert aus Unternehmensdaten zu extrahieren und neue KI-Anwendungsfälle zu identifizieren.
KI-Ingenieur:in (AI Engineer)
Fokus: Gesamtheitliche Entwicklung und Integration von KI-Systemen. Kann ML, NLP, Computer Vision umfassen. Oft breiter aufgestellt als reine MLEs.
Warum jetzt/zukünftig: Für Unternehmen, die eine breite Palette von KI-Lösungen implementieren wollen.
NLP Engineer / Scientist
Fokus: Entwicklung von Systemen zum Verstehen, Generieren und Analysieren menschlicher Sprache. Wichtig für Chatbots, Kundenservice-Automatisierung, Textanalyse, Wissensmanagement.
Warum jetzt/zukünftig: Sprachbasierte Interaktionen werden im Kundenservice, Marketing und in internen Prozessen immer wichtiger.
Computer Vision Engineer / Scientist
Fokus: Entwicklung von Systemen zur Analyse und Interpretation von Bildern und Videos. Relevant für Qualitätskontrolle in der Produktion, Sicherheitsüberwachung, medizinische Diagnostik, autonomes Fahren (Logistik).
Warum jetzt/zukünftig: Visuelle Daten sind überall, ihre automatisierte Analyse bietet immense Effizienzpotenziale.
MLOps Engineer
Fokus: Brücke zwischen Entwicklung und Betrieb von ML-Modellen. Sicherstellung, dass KI-Modelle zuverlässig, skalierbar und effizient in der Produktion laufen.
Warum jetzt/zukünftig: Ohne MLOps bleiben viele KI-Projekte im Prototypen-Stadium stecken. Essentiell für die Produktivsetzung und Wartung von KI.
Diese Rollen sind für die strategische Ausrichtung, das Management und die effektive Anwendung von KI im Unternehmen zuständig.
KI-Produkmanager:in (AI Product Manager)
Fokus: Definition von KI-gestützten Produkten und Funktionen. Übersetzung von Kundenbedürfnissen in technische Anforderungen für KI-Teams. Management des gesamten Produktlebenszyklus.
Warum jetzt/zukünftig: Die Notwendigkeit, KI-Technologie in gewinnbringende Produkte zu verwandeln, erfordert spezialisierte Produktmanager.
KI-Strategieberater:in / Head of AI Strategy
("AI Lead" oder "Head of Digital Transformation")
Fokus: Entwicklung einer unternehmensweiten KI-Strategie. Identifikation von KI-Anwendungsfällen, Bewertung von Technologien, Management von KI-Investitionen und -Initiativen.
Warum jetzt/zukünftig: Viele Unternehmen wissen, dass sie KI brauchen, aber nicht, wie sie sie effektiv implementieren sollen. Diese Rolle schließt die Lücke.
KI-Trainer:in / KI-Adoption Specialist
Fokus: Schulung von Mitarbeitern im Umgang mit KI-Tools, Entwicklung von Best Practices, Förderung der KI-Kompetenz im Unternehmen.
Warum jetzt/zukünftig: Die Akzeptanz und effektive Nutzung von KI hängt stark von der Befähigung der Mitarbeiter ab.
Prompt Engineer / KI-Optimierer:in (für Generative KI)
Fokus: Spezialist für die Kommunikation mit und Optimierung der Ausgaben von Generativen KI-Modellen. Schafft Richtlinien und Bibliotheken für effektive Prompts.
Warum jetzt/zukünftig: Generative KI wird in fast jeder Abteilung eingesetzt werden (Marketing, HR, Entwicklung, Kundenservice), und die Qualität der Ergebnisse hängt maßgeblich von guten Prompts ab.
Ethical AI Lead / AI Governance Specialist
Fokus: Sicherstellung eines verantwortungsvollen Einsatzes von KI, Einhaltung von Richtlinien (Fairness, Transparenz, Datenschutz, Compliance).
Warum jetzt/zukünftig: Regulatorische Anforderungen und das Bewusstsein für potenzielle Risiken von KI (Bias, Diskriminierung) nehmen stark zu.
Diese Rollen nutzen KI-Tools intensiv, um ihre primären Aufgaben besser zu erfüllen. Hier werden traditionelle Berufe durch KI augmentiert.
Marketing-Spezialist:in mit KI-Fokus
("Performance Marketing Manager AI" oder "Data-Driven Marketing")
Fokus: Nutzung von KI für personalisiertes Marketing, A/B-Testing, Content-Generierung, Zielgruppenanalyse, Kampagnenoptimierung.
Warum jetzt/zukünftig: KI revolutioniert das Marketing durch datengetriebene und automatisierte Ansätze.
Kundenservice-Manager:in mit KI-Fokus
Fokus: Implementierung und Optimierung von KI-gestützten Chatbots, Voicebots, intelligenten Wissensdatenbanken und Agenten-Assistenzsystemen.
Warum jetzt/zukünftig: KI verbessert die Effizienz und Qualität des Kundenservice erheblich.
HR-Analyst:in / HR-Manager:in mit KI-Fokus
("People Analytics Specialist" oder "HR Digitalization Lead")
Fokus: Einsatz von KI für Talent Acquisition (KI-gestützte Vorauswahl, Matching), Mitarbeiterentwicklung (personalisierte Lernpfade), Fluktuationsanalyse.
Warum jetzt/zukünftig: KI kann HR-Prozesse effizienter und fairer gestalten.
Supply Chain / Logistik-Manager:in mit KI-Fokus
("Digitalisierung Manager Logistik" oder "Data Scientist Supply Chain")
Fokus: Nutzung von KI für Nachfrageprognosen, Routenoptimierung, Lagerbestandsmanagement, Risikoanalyse in Lieferketten.
Warum jetzt/zukünftig: KI verbessert die Effizienz, Resilienz und Kostenkontrolle in komplexen Lieferketten.
Cybersecurity Analyst mit KI-Fokus
("Threat Intelligence Analyst" oder "SOC Analyst mit KI-Erfahrung")
Fokus: Einsatz von KI für die Erkennung von Bedrohungen, Anomalie-Erkennung, Verhaltensanalyse und Automatisierung von Abwehrmaßnahmen.
Warum jetzt/zukünftig: KI ist entscheidend, um die wachsende Komplexität und Geschwindigkeit von Cyberangriffen zu bewältigen.