Fünf Wege zur KI-Karriere 2024

Die rasante Entwicklung im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert nicht nur Branchen, sondern eröffnet auch zahlreiche neue Berufsfelder. Angesichts dessen mahnte die OECD im November eine verbesserte Aus- und Weiterbildung an.

Der Grund: Während neue Berufsprofile und Qualifikationsanforderungen entstehen, nehmen im Durchschnitt der OECD-Länder nur etwa vier von zehn Erwachsenen an beruflichen Weiterbildungen teil. Das führt dazu, dass Arbeitnehmer:innen durch mangelnde Qualifikation nicht in neue Sektoren oder Berufe wechseln und dadurch potenzielle Karrierechancen im Bereich der neuen Technologien nicht für sich nutzen. 

Theophile Roques, Datenexperte beim Bildungsinstitut DataScientest, dazu: “In einer sich wandelnden Jobwelt sollte die regelmäßige Reflexion über mögliche Weiterbildungen und Lernmöglichkeiten viel stärker Teil des eigenen Selbstverständnisses im Job sein. Der bevorstehende Jahreswechsel eignet sich gut für eine Bestandsaufnahme. Gerade der Bereich Daten und KI bietet eine Vielzahl neuer Jobperspektiven. KI klingt erstmal sehr groß, aber es ist möglich, sich langsam an die Themen heranzutasten,” so der Experte.

Weiterbildungs- und Datenexperte Roques zeigt verschiedene Wege, zunächst niedrigschwellig in die Welt der Daten und KI einzusteigen: 

• Reinschnuppern – Erste praktische Erfahrung durch Projekte
  Die Teilnahme an realen Projekten im Bereich KI ist von zentraler Bedeutung. Dies könnte im Rahmen von Praktika, der Mitarbeit bei Forschungsprojekten oder persönlichen Projekte geschehen. Praktische Erfahrung ermöglicht es, die theoretischen Konzepte in der Praxis anzuwenden und Problemlösungsfähigkeiten zu entwickeln. Aber vor allem bietet diese Erfahrung einen ersten Einblick, ermöglicht das Kennenlernen des Bereichs und die Erfahrung, ob dieser Bereich zu einem passt.
  
• Weiter reinfuchsen – Mit Open-Source-Tools und Bibliotheken arbeiten
  Es ist wichtig, mit gängigen KI-Tools und Bibliotheken wie Pandas, NumPy und scikit-learn vertraut zu sein. Durch die Arbeit an eigenen Projekten mit diesen Tools kann man praktische Fähigkeiten entwickeln. Um hier einzusteigen, bieten die offiziellen Dokumentationen von Pandas, NumPy und scikit-learn hervorragende Ressourcen, um die Funktionen und die Verwendung dieser Bibliotheken zu verstehen. Durch das Lesen der Dokumentation lassen sich die besten Praktiken und Funktionen erlernen. Zusätzlich gibt es bei YouTube und anderen Plattformen zahlreiche kostenlose Tutorials von Experten und Enthusiasten.
  
• Tiefer einsteigen – Spezialisierung und Weiterbildung
  Wer schon erste praktische Erfahrungen gesammelt hat und tiefer in die Welt der Daten und KI einsteigen möchte, kann sich im nächsten Schritt weiter spezialisieren. Es gibt eine Vielzahl von Weiterbildungsprogrammen, Zertifikatskursen und Online-Kursen, die sich auf künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und verwandte Themen konzentrieren. Online-Bildungsinstitute wie DataScientest bieten Kurse mit Zertifikaten von Universitäten und Unternehmen wie Microsoft, Google, AWS und Dataiku. Hilfreich ist ein solides Grundverständnis für KI und Maschinelles Lernen. Auf dieser Grundlage können die Teilnehmer:innen die Inhalte der Weiterbildungsprogramme besser erfassen, Anwendungen besser verstehen und sind letztendlich in der Lage, aktiv an Projekten im Bereich künstliche Intelligenz teilzunehmen.
  
• Praktisch werden – Teilnahme an Wettbewerben und Hackathons
  Es gibt verschiedene Plattformen, die Wettbewerbe im Bereich KI und maschinelles Lernen veranstalten, wie zum Beispiel Kaggle. Mit ersten praktischen Erfahrungen bietet die Teilnahme an solchen Wettbewerben die Möglichkeit, Neues zu entdecken, sich mit anderen in der Branche zu messen und neue Fähigkeiten zu erlernen.
  
• Dranbleiben – Wissen über KI im Selbststudium vertiefen
  Künstliche Intelligenz ist per Definition einer der Sektoren, die sich am schnellsten entwickeln. Ständig tauchen neue Techniken und Tools auf. Daher ist es wichtig, über die neueste Technik, neue Bibliotheken und Anwendungsfälle (GenAI) auf dem Laufenden zu bleiben. Es gibt unzählige kostenlose Online Plattformen (z. B. GitHub, ArXiv.org), Blogs (z. B. Medium und Towards Data Science), Podcasts und Videos (z. B. “Talking Machines”, “AI Alignment Podcast”, “Two Minute Papers”), Keynotes, Webinare und Bücher (z. B. “Deep Learning” von Ian Goodfellow), die eine gute Möglichkeit sind, auf dem aktuellen Stand zu bleiben.

Erst fundiertes Verständnis einer Branche schafft Mehrwert für Anwendungen von KI

Ein wirkungsvoller Einsatz von KI setzt nicht nur fachliche Expertise und kontinuierliche Weiterbildung voraus, sondern vor allem ein tiefes Verständnis der jeweiligen Branche. Die zentrale Frage dabei lautet: Wie kann KI meinem Unternehmen oder mir persönlich effektiv helfen? Theophile Roques unterstreicht, dass KI als Werkzeug erst dann ihre wahre Bedeutung erhält und einen Mehrwert schaffen kann. “Die Erfahrung in der realen Welt ist zentral, um die spezifischen Daten, das Vokabular und die Herausforderungen einer bestimmten Branche zu verstehen,” sagt er. Neueinsteiger in die Welt der KI sollten deshalb dringend ihre jeweilige Expertise und praktische Erfahrungen aktiv in die Materie einbringen. Ohne dieses Verständnis könnten KI-Systeme ineffektiv oder sogar schädlich sein, so der Experte. “Gute Branchenkenntnis ist also die beste Grundlage für eine erfolgreiche Karriere als KI-Expert:in und eine gute Möglichkeit für Quereinsteiger”, konstatiert Roques.

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