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DataScientest klärt auf Diese fünf KI-Kernkompetenzen sind jetzt gefragt

Von Martin Hensel 2 min Lesedauer

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Künstliche Intelligenz (KI) ist aus der Arbeitswelt und dem Geschäftsalltag kaum noch wegzudenken. Doch es fehlt nach wie vor an entsprechend qualifizierten Fachkräften. Das Bildungsinstitut DataScientest hat fünf Kompetenzen zusammengetragen, die für Data- und KI-Berufe besonders wichtig sind.

Für Quereinsteiger sind Data- und KI-Berufe interessant. Aber die Interessenten müssen gewisse Kompetenzen mitbringen, wie DataScientest weiß.(Bild: DataScientest)
Für Quereinsteiger sind Data- und KI-Berufe interessant. Aber die Interessenten müssen gewisse Kompetenzen mitbringen, wie DataScientest weiß.
(Bild: DataScientest)

In den kommenden Jahren wird der Bedarf an Datenwissenschaftlern, Big-Data-Spezialisten und KI-Profis weiter zunehmen. Der anhaltende Fachkräftemangel erweist sich hierbei aber als ernsthaftes Hindernis.

Pragmatische Lösungen könnten Abhilfe schaffen: „Gerade die Tech-Branche ist prädestiniert für einen Quereinstieg und vermittelt Wissensfelder, die für KI Jobs unerlässlich sind. Weiterbildungen zu Themen rund um Big Data, Deep Learning oder Datenvisualisierung sind Eintrittstüren für Karrieren in KI-Berufen“, so Theophile Roques, Datenexperte des Bildungsinstituts DataScientest.

Fünf Kernkompetenzen erforderlich

Roques nennt die folgenden fünf Fähigkeiten, die für den Erfolg in Data- und KI-Berufen besonders notwendig sind:

  • 1. Fachwissen im Geschäftsbereich
    Es ist wichtig, spezifische Geschäftsanforderungen zu verstehen und KI-Lösungen entsprechend anzuwenden. KI-Modelle sollten darauf ausgerichtet sein, konkrete betriebliche Herausforderungen zu lösen, um den Nutzern einen Mehrwert zu bieten.
  • 2. Programmierkenntnisse
    Ein solides Verständnis von Programmiersprachen, insbesondere von Python und den wichtigsten Bibliotheken für maschinelles Lernen und Deep Learning, ist unerlässlich. Programmierfähigkeiten ermöglichen es, Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
  • 3. Mathematisches und algorithmisches Verständnis
    Ein tiefes Verständnis der mathematischen Prinzipien und Algorithmen, die den KI-Modellen zugrunde liegen, ist entscheidend. Dies umfasst statistische Kenntnisse, um Modelle zu interpretieren und zu validieren.
  • 4. Informatik und Software/Datentechnik
    Der Übergang von Proof-of-Concept (POC) zu industriellen KI-Lösungen erfordert Kenntnisse in MLOps/ DevOps, Cloud Computing und allgemeiner Softwareentwicklung. Die Implementierung von KI erfordert eine solide IT-Infrastruktur und die Fähigkeit, Modelle in realen Anwendungsfällen zu betreiben.
  • 5. Managementfähigkeiten
    Zusätzlich zu den technischen Fähigkeiten sind Kenntnisse im Bereich Gewinn- und Verlustrechnung, Unternehmensführung, Kommunikation, Einhaltung von Vorschriften und Rechtsfragen von großer Bedeutung. KI-Projekte müssen oft von Führungskräften gesteuert werden, die das große Bild verstehen, einschließlich der geschäftlichen Auswirkungen und ethischen Überlegungen von KI-Anwendungen.

Erfahrungen aus der realen Welt und fundiertes Branchenwissen sind ebenso unerlässlich, um ein Marktsegment und seine Feinheiten zu verstehen. „Die Unternehmen wissen inzwischen, dass es den perfekten Bewerber oder Bewerberin nicht gibt, der oder die alles beherrscht. Ziel ist es deshalb, sich auf die eigenen Stärken zu konzentrieren und durch Weiterbildung weitere wichtige Skills hinzuzugewinnen, um dann eine erfolgreiche Karriere in gefragten KI-Berufen zu starten“, erklärt Roques.

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