Wie hat sich die KI im Laufe der Zeit entwickelt?
Seit den ersten Forschungsarbeiten in den 1950er Jahren hat die künstliche Intelligenz das Ziel, Computersysteme und Maschinen zu schaffen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
Sie zielt auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen ab, die es Maschinen ermöglichen, selbstständig zu lernen, zu argumentieren, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen.
Nach einer langen Phase der Stagnation, die als „KI-Winter“ bezeichnet wurde, hat das Interesse an dieser Technologie in den letzten Jahren dank der Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens ein großes Wiederaufleben erlebt. Insbesondere der Einsatz von tiefen neuronalen Netzen und Deep Learning haben neue Anwendungsfälle entstehen lassen.
Machine Learning ermöglicht es Computern, aus Daten zu lernen und sich mit zunehmender Erfahrung zu verbessern. So kann Amazon Produkte empfehlen, Gmail Antworten auf Nachrichten vorschlagen oder Spotify dir neue Musik empfehlen.
Ähnlich ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) eine KI-Technik, die es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und mit ihr zu interagieren. Chatbots für den Kundenservice und Sprachassistenten wie Apple Siri basieren auf dieser Technik.
Mit dem jüngsten Aufkommen von Breiten Sprachmodellen wie OpenAI GPT oder Google PaLM sind 2022 neue Werkzeuge entstanden: generative KI, wie ChatGPT oder Bard.
Jetzt ist Künstliche Intelligenz in der Lage, jede Art von geschriebenen, visuellen oder sogar Audio-Inhalten aus einem einfachen Prompt zu generieren, den der Nutzer eingibt.
Das ist eine Revolution, aber erst der Anfang. In naher Zukunft wird die KI als Gehirn für humanoid geformte Roboter dienen, die alle Arten von manuellen Aufgaben übernehmen können, wie der Tesla Optimus.
Auf längere Sicht könnte die Forschung zur Entstehung einer „Allgemeinen Künstlichen Intelligenz“ führen, die der menschlichen Intelligenz gleichwertig oder sogar überlegen ist…
Es besteht kein Zweifel daran, dass KI die Welt verändern und die Automatisierung vieler geistiger oder manueller Aufgaben ermöglichen wird. Im Gegenzug könnten viele Berufe verschwinden und mehrere Experten befürchten eine beispiellose Welle der Arbeitslosigkeit.
Allerdings wird diese Technologie auch Millionen neuer Arbeitsplätze schaffen. Wenn sie sich weiterentwickelt, werden neue Anwendungsfälle entstehen und die Nachfrage nach Experten, die Künstliche Intelligenz erstellen, verwalten oder anwenden können, wird steigen.
Um diese neuen beruflichen Möglichkeiten zu nutzen, ist ein KI-Training eine sehr relevante Wahl für deine Karriere. Hier sind die Gründe dafür.
Warum sollte man eine Ausbildung in künstlicher Intelligenz machen?
Laut dem Weltwirtschaftsforum wird die Zahl der Arbeitsplätze, die durch KI ersetzt werden, die Zahl der neu geschaffenen Arbeitsplätze bei weitem übertreffen. Bis 2025 könnten über 97 Millionen neue Jobs entstehen.
Noch besser: Es wären Rollen, die „besser an die neue Arbeitsteilung zwischen Menschen, Maschinen und Algorithmen angepasst sind“.
Wenn du also jetzt lernst, Künstliche Intelligenz zu beherrschen, kann das ein wertvoller Schlüssel zu zukünftigen KI-Berufen sein oder dazu, die Technologie in deinen aktuellen Beruf zu integrieren.
Die Technologie wird sich in den nächsten Jahren weiter verbessern und sich auf immer vielfältigere Branchen und Anwendungsbereiche ausdehnen.
Sie wird bereits in vielen Branchen wie dem Finanzwesen, der Medizin, der Sicherheitstechnik oder der Automobilindustrie eingesetzt und wird bald in allen Bereichen zum Einsatz kommen.
Angesichts der hohen Nachfrage können KI-Fachleute von einer hohen Vergütung profitieren. Laut Talent.com liegt ihr Medianeinkommen in Frankreich bei 45.000 € pro Jahr und übersteigt 70.000 € für die Erfahrensten.
KI-Berufe und ihre Gehälter
Dieser Experte konzentriert sich auf die Entwicklung von Werkzeugen, Systemen und Prozessen, mit denen KI auf Probleme in der realen Welt angewendet werden kann. Die Algorithmen werden durch Daten trainiert, was ihnen hilft, zu lernen und ihre Leistung zu verbessern.
So hilft ein KI-Ingenieur einer Organisation, Kosten zu senken, die Produktivität und den Gewinn zu steigern und die besten strategischen Entscheidungen zu treffen. Laut Glassdoor liegt sein Durchschnittsgehalt in Frankreich bei 40.000 Euro und in den USA bei 120.000 US-Dollar.
Der Machine Learning Engineer oder ML Engineer forscht, entwirft und baut die KI, die für das Machine Learning verwendet wird. Er wartet und verbessert bestehende Systeme und arbeitet mit Data Scientists zusammen, die Modelle für den Aufbau von KI-Systemen entwickeln.
Im Alltag führt diese Fachkraft Experimente und Tests durch, führt statistische Analysen durch und entwickelt Machine-Learning-Systeme. Sein Gehalt liegt laut Glassdoor in Frankreich bei über 50.000 Euro und in den USA bei 125.000 Dollar.
Ein weiterer Beruf im Zusammenhang mit KI ist der des Data Engineers. Er kümmert sich um das Sammeln, Verwalten und Umwandeln von Rohdaten in verwertbare Informationen für Datenwissenschaftler und andere Business-Analysten. Das Durchschnittsgehalt liegt laut Glassdoor in den USA bei 115.592 US-Dollar und in Deutschland bei 45.000 Euro.
In ähnlicher Weise nutzt der Data Scientist Daten, um Fragen zu beantworten und Probleme eines Unternehmens zu lösen. Er entwickelt prädiktive Modelle, die zur Vorhersage von Ergebnissen verwendet werden, und kann Techniken des maschinellen Lernens einsetzen. Sein Mediangehalt liegt in Frankreich bei 48.000 Euro und in den USA bei 126.000 US-Dollar.
Der Software-Ingenieur oder Software Engineer spielt ebenfalls eine Rolle in der Künstlichen Intelligenz. Er nutzt Computercode, um alle Arten von Programmen zu erstellen oder zu verbessern. Sein Durchschnittsgehalt beträgt 55.000 Euro in Frankreich und 107.000 US-Dollar in den USA.
Laut einem Bericht von McKinsey stellten 2022 39 % der Unternehmen Software-Ingenieure ein und 35 % beschäftigten Data Engineers in KI-bezogenen Positionen.
Schließlich wird Künstliche Intelligenz sehr bald in Roboter eingebaut werden, sodass Robotik-Ingenieure ebenfalls zu den KI-Berufen gehören werden.
Sie entwerfen neue Produkte oder bauen Prototypen zusammen, um sie zu testen, und beobachten ihre Leistung. In diesem Beruf, der Maschinenbau, Elektrotechnik und Informatik kombiniert, kann man ein Gehalt von über 42.000 Euro pro Jahr und 100.000 US-Dollar in den USA verdienen.
Dies sind nur einige Beispiele für KI-Berufe. In Zukunft werden viele weitere Berufe entstehen, wie z. B. der des Prompt-Engineers, der Prompts entwirft, um mit einem Tool wie ChatGPT die besten Ergebnisse zu erzielen.
Unabhängig davon, welche Rolle du im Bereich der KI ausüben möchtest, ist es wichtig, eine Ausbildung zu absolvieren, um das erforderliche Fachwissen zu erlangen.
Wie kann man eine Ausbildung in künstlicher Intelligenz absolvieren?
Um deine Karriere im Bereich der künstlichen Intelligenz zu starten, kannst du eine professionelle Zertifizierung erwerben, um Arbeitgebern dein Fachwissen zu demonstrieren.
Zu den bekanntesten KI-Zertifizierungen gehören derzeit das MIT-Zertifikat „Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy“, die USAII-Zertifikate für KI-Ingenieure, -Berater und -Wissenschaftler und der ARTIBA-Titel Artificial Intelligence Engineer.
Um einen Abschluss zu erlangen und alle Fähigkeiten zu verinnerlichen, die für die Arbeit in der KI unerlässlich sind. Du kannst dich für DataScientest entscheiden. Unsere Machine Learning Engineer-, Data Engineer- oder Data Scientist-Ausbildungen werden dir das nötige Fachwissen vermitteln, um deinen Traumberuf auszuüben.
Du wirst insbesondere die Grundlagen der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens, der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), des Computersehens (Computer Vision) oder auch die ethischen Herausforderungen im Zusammenhang mit der KI kennen lernen.
