KI Berater werden

KI-Bild von Midjourney

KĂŒnstliche Intelligenz (KI) bietet derzeit enorme Chancen fĂŒr eine berufliche Umorientierung oder den Berufseinstieg. Durch neue Lösungen – aber auch durch eine steigende Nachfrage nach diesen Lösungen – gibt es gute Karriereaussichten. Was musst du wissen, wenn du KI Berater werden willst?

Berufliche Chancen als KI-Berater

Viele KI-Lösungen sind erst in den Jahren 2022/2023 populÀr geworden. Der Markt, der diese Technologien nutzt, ist gerade erst im Entstehen und es werden kontinuierlich neue Lösungen und Technologien auf den Markt gebracht. Dies bedeutet, dass derzeit weiterhin ein guter Einstiegszeitpunkt als Berater in diesen Bereich besteht.

TatsĂ€chlich eröffnen die stĂ€ndigen Innovationen und die zunehmende Bedeutung von KI in der GeschĂ€ftswelt enorme Chancen fĂŒr Berater, die sich auf diesem Gebiet spezialisieren möchten. Da fast im Tagesrhythmus neue Lösungen und Anwendungen auftauchen, besteht ein stetig wachsender Bedarf an Experten, die Unternehmen dabei unterstĂŒtzen können, diese Technologien erfolgreich zu implementieren und zu nutzen.

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Worum geht es bei einer TĂ€tigkeit als KI-Berater?

In der heutigen GeschĂ€ftswelt sind KĂŒnstliche Intelligenz (Englisch: artificial intelligence, AI) und maschinelles Lernen zu entscheidenden Faktoren fĂŒr den Erfolg geworden. Immer mehr Unternehmen integrieren KI-Technologien in ihre GeschĂ€ftsprozesse, um ihre Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.

In diesem Zusammenhang spielt die Rolle eines AI-Beraters eine entscheidende Bedeutung, da er Unternehmen bei der erfolgreichen Implementierung von KI-Lösungen unterstĂŒtzt. In diesem umfassenden Leitfaden werden wir die verschiedenen Aspekte der Arbeit eines AI-Beraters untersuchen und aufzeigen, wie dieser Fachexperte Unternehmen dabei hilft, das Potenzial von KĂŒnstlicher Intelligenz optimal zu nutzen.

Über den Autor: Dr. Wolfgang Sender hat Soziologie und Politikwissenschaft studiert und schreibt als Journalist seit 2018 zu Fragen internationaler Karriere. Er ist Autor mehrerer BĂŒcher und vieler Fachartikel. Wolfgang hat ĂŒber 30 Jahre Arbeitserfahrungen in Unternehmen, Medien, Wissenschaft, Politik und Verwaltung. Folgen Sie dem Autor auf LinkedIn.

In welchen Bereichen ist man als KI-Berater im Einsatz?

In einer Welt, in der KĂŒnstliche Intelligenz immer stĂ€rker an Bedeutung gewinnt, ist der AI-Berater ein unverzichtbarer Partner fĂŒr Unternehmen und den öffentlichen Dienst, um den Einsatz von KI-Technologien erfolgreich zu meistern. Indem er die BedĂŒrfnisse des Unternehmens oder der Organisation analysiert, eine passgenaue KI-Strategie entwickelt, geeignete Technologien empfiehlt und bei der Implementierung unterstĂŒtzt, trĂ€gt der AI-Berater maßgeblich zum Erfolg von KI-Initiativen bei.

DarĂŒber hinaus hilft der AI-Berater bei der Schulung der Mitarbeiter und dem Change Management, um die Organisation auf die VerĂ€nderungen durch KI vorzubereiten. Die kontinuierliche Evaluierung und Optimierung der KI-Lösungen sowie die Beratung in Compliance- und ethischen Fragen stellen sicher, dass Unternehmen das volle Potenzial der KĂŒnstlichen Intelligenz ausschöpfen können, ohne gegen Gesetze oder ethische GrundsĂ€tze zu verstoßen.

Es gibt natĂŒrlich viele verschiedene AnsĂ€tze, wie man eine KI-Beratung durchfĂŒhren kann. Gelegentlich gibt es schon konkrete Vorstellungen bei einem Kunden oder einen direkten Bedarf – andere Kunden wollen sich ĂŒber die Möglichkeiten und Potenziale informieren. Entsprechend unterschiedlich kann eine Beratung ausfallen.

Im Folgenden schildern wir einen beispielhaften Ablauf einer AI-Beratung:

Die Bedarfsanalyse – Identifizierung von GeschĂ€ftsbereichen fĂŒr KI-Einsatz

Der erste Schritt fĂŒr einen AI-Berater besteht oft darin, die BedĂŒrfnisse und Anforderungen eines Unternehmens in Bezug auf KĂŒnstliche Intelligenz zu analysieren. Dies beinhaltet ein tiefes VerstĂ€ndnis der GeschĂ€ftsprozesse, der betrieblichen AblĂ€ufe und der Herausforderungen, denen das Unternehmen gegenĂŒbersteht.

Der AI-Berater fĂŒhrt umfangreiche GesprĂ€che mit FĂŒhrungskrĂ€ften und Mitarbeitern, um herauszufinden, in welchen Bereichen KI eingesetzt werden kann, um Probleme zu lösen oder Prozesse zu optimieren. Dazu gehört auch die Identifizierung von Datenquellen, die fĂŒr die Entwicklung von KI-Modellen genutzt werden können.

Die Strategieentwicklung – Erstellung von KI-Roadmaps

Nachdem der AI-Berater die BedĂŒrfnisse des Unternehmens identifiziert hat, geht es darum, eine KI-Strategie zu entwickeln, die auf den spezifischen Anforderungen des Unternehmens basiert. Diese Strategie umfasst die Auswahl der richtigen KI-Technologien, die Definition von Zielen und Meilensteinen sowie die Erstellung einer Roadmap fĂŒr die Implementierung der KI-Lösungen. Dabei berĂŒcksichtigt der AI-Berater sowohl kurzfristige als auch langfristige Perspektiven und stellt sicher, dass die gewĂ€hlte KI-Strategie mit den GeschĂ€ftszielen des Unternehmens ĂŒbereinstimmt.

Die Auswahl geeigneter KI-Technologien – Empfehlungen fĂŒr Tools und Plattformen

Ein zentraler Aspekt der Arbeit eines AI-Beraters ist die Empfehlung der besten KI-Tools, Plattformen und Frameworks, die den Anforderungen des Unternehmens entsprechen. Dabei berĂŒcksichtigt der Berater eine Vielzahl von Faktoren, wie die KompatibilitĂ€t mit der bestehenden IT-Infrastruktur, die Skalierbarkeit der Lösungen und die erforderlichen Ressourcen fĂŒr deren Implementierung.

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FĂŒr angehende AI-Berater ist es wichtig, sich kontinuierlich weiterzubilden und auf dem Laufenden zu bleiben, um neue Entwicklungen und Trends im Bereich der KĂŒnstlichen Intelligenz zu verfolgen und zu verstehen.

Zudem bewertet der AI-Berater auch die Kosten und den potenziellen Return on Investment (ROI) der empfohlenen KI-Lösungen, um sicherzustellen, dass die Investition in KI-Technologien fĂŒr das Unternehmen wirtschaftlich sinnvoll ist.

Implementierung – Integration von KI-Lösungen in die IT-Infrastruktur

Sobald die passenden KI-Technologien ausgewĂ€hlt wurden, unterstĂŒtzt der AI-Berater das Unternehmen bei der Implementierung dieser Lösungen in die bestehende IT-Infrastruktur und die Anpassung an betriebliche Anforderungen. Dies kann die Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern und Data Scientists beinhalten, um maßgeschneiderte KI-Modelle zu entwickeln, die auf den spezifischen Daten und Prozessen des Unternehmens basieren. DarĂŒber hinaus hilft der AI-Berater dabei, die Integration von KI-Lösungen in bestehende GeschĂ€ftssysteme zu gewĂ€hrleisten, um eine reibungslose und effiziente Nutzung der KI-Technologien im gesamten Unternehmen zu ermöglichen.

Schulung und Change Management – Vorbereitung der Mitarbeiter auf den KI-Einsatz

Die EinfĂŒhrung von KĂŒnstlicher Intelligenz in einem Unternehmen kann erhebliche VerĂ€nderungen fĂŒr die Mitarbeiter mit sich bringen, insbesondere in Bezug auf ihre ArbeitsablĂ€ufe und die erforderlichen Kompetenzen. Daher ist es entscheidend, dass der AI-Berater Schulungen und Change-Management-Initiativen durchfĂŒhrt, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter gut auf die Nutzung und Anwendung von KI-Lösungen vorbereitet sind. Dazu gehört die Vermittlung von Grundlagenwissen ĂŒber KI-Technologien, die Schulung in der Nutzung spezifischer KI-Tools und die UnterstĂŒtzung bei der Anpassung an verĂ€nderte ArbeitsablĂ€ufe und Prozesse.

Evaluierung und Optimierung – Analyse der Leistung von KI-Lösungen

Nach der Implementierung von KI-Lösungen ist es wichtig, deren Leistung kontinuierlich zu ĂŒberwachen und zu analysieren, um sicherzustellen, dass sie die gewĂŒnschten Ergebnisse liefern. Der AI-Berater evaluiert die EffektivitĂ€t der eingesetzten KI-Technologien und identifiziert Bereiche, in denen Verbesserungen oder Anpassungen erforderlich sind. Auf der Grundlage dieser Analyse empfiehlt der Berater Optimierungen und unterstĂŒtzt das Unternehmen bei deren Umsetzung, um die bestmöglichen Ergebnisse mit den KI-Lösungen zu erzielen.

Compliance und ethische Überlegungen – Sicherstellung gesetzeskonformer und ethischer KI-Einsatz

Die Implementierung von KI-Technologien geht oft mit datenschutzrechtlichen und ethischen Fragen einher. Der AI-Berater berĂ€t das Unternehmen zu diesen Themen, um sicherzustellen, dass die Nutzung von KI-Technologien gesetzeskonform und ethisch vertretbar ist. Dabei berĂŒcksichtigt der Berater nationale und internationale Datenschutzgesetze sowie branchenspezifische Vorschriften. Zudem gibt der AI-Berater Empfehlungen zur Einhaltung ethischer GrundsĂ€tze bei der Entwicklung und Anwendung von KI-Modellen, wie zum Beispiel Fairness, Transparenz und Verantwortlichkeit.

Daten und Fakten

  • Laut einer Studie von Deloitte gibt es weltweit einen Bedarf von ĂŒber 2,3 Millionen KI-Beratern.
  • Der durchschnittliche Jahresgehalt eines KI-Beraters in Deutschland betrĂ€gt rund 70.000 Euro.
  • Laut einer Umfrage glauben 82% der befragten Unternehmen, dass KI-Berater in Zukunft eine wichtige Rolle spielen werden.
  • Die Anzahl der Stellenangebote im Bereich KI-Beratung ist in den letzten fĂŒnf Jahren um 170% gestiegen.
  • In Deutschland gibt es derzeit rund 450 Unternehmen, die KI-Berater beschĂ€ftigen.
  • In der Industrie sind KI-Berater besonders gefragt, um Prozesse zu automatisieren und die Effizienz zu steigern.
  • Laut einer Prognose von Gartner wird der Markt fĂŒr KI-Beratung bis 2025 einen Wert von etwa 13 Milliarden US-Dollar erreichen.

In welchen Technologien sollte man sich als KI-Berater auskennen?

KĂŒnstliche Intelligenz (KI) umfasst eine breite Palette von Technologien und Modellen, die es Maschinen ermöglichen sollen, zu lernen, zu denken und Aufgaben auszufĂŒhren, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. In diesem Beitrag werden wir einige der wichtigsten KI-Technologien und -Modelle erörtern und ein umfassendes VerstĂ€ndnis ihrer Anwendungen und Funktionen vermitteln.

Wie tief und in welchen Bereichen man sich hier als kĂŒnftiger Berater einarbeitet, kann natĂŒrlich verschieden sein.

Maschinelles Lernen (ML)

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. ML-Modelle verwenden historische Daten, um Muster und Korrelationen zu erkennen, die dann dazu verwendet werden, Vorhersagen ĂŒber neue, nicht gesehene Daten zu treffen. Zu den gĂ€ngigsten Techniken des maschinellen Lernens gehören:

a. Überwachtes Lernen: Beim ĂŒberwachten Lernen wird das Modell anhand eines markierten Datensatzes trainiert, der Eingabe-Ausgabe-Paare enthĂ€lt. Das Modell lernt die Beziehung zwischen Eingangsmerkmalen und Ausgangsbezeichnungen und kann dann Vorhersagen fĂŒr neue, unbekannte Eingaben machen. Beispiele fĂŒr ĂŒberwachte Lernalgorithmen sind die lineare Regression, die logistische Regression und die Support-Vektor-Maschinen.

b. UnĂŒberwachtes Lernen: Beim unĂŒberwachten Lernen wird das Modell auf einem nicht beschrifteten Datensatz trainiert, und sein Ziel ist es, zugrundeliegende Muster oder Strukturen in den Daten zu erkennen. Zu den gebrĂ€uchlichen Techniken des unĂŒberwachten Lernens gehören Clustering (z. B. K-Means-Clustering) und DimensionalitĂ€tsreduktion (z. B. Hauptkomponentenanalyse).

c. VerstĂ€rkungslernen: VerstĂ€rkungslernen ist ein Ansatz, bei dem das Modell lernt, Entscheidungen zu treffen, indem es mit einer Umgebung interagiert und RĂŒckmeldungen in Form von Belohnungen oder Bestrafungen erhĂ€lt. Ziel ist es, eine Strategie zu erlernen, die die kumulative Belohnung ĂŒber die Zeit maximiert. Beispiele fĂŒr VerstĂ€rkungslernalgorithmen sind Q-Learning und Deep Q-Networks (DQN).

Tiefes Lernen (DL)

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich auf neuronale Netze mit vielen Schichten konzentriert, die als Deep Neural Networks (DNNs) bezeichnet werden. Diese Netze können automatisch komplexe Merkmale und Darstellungen aus Rohdaten lernen, wodurch sie sich besonders fĂŒr Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natĂŒrlicher Sprache und Spiele eignen. Einige beliebte Deep-Learning-Architekturen sind:

a. Faltungsneuronale Netze (CNNs): CNNs sind fĂŒr die Verarbeitung gitterartiger Daten, wie Bilder oder Videos, konzipiert. Sie verwenden Faltungsschichten, um den Input nach lokalen Mustern zu durchsuchen und können automatisch rĂ€umliche Hierarchien von Merkmalen lernen.

b. Rekurrente Neuronale Netze (RNNs): RNNs sind fĂŒr die Verarbeitung von Datensequenzen konzipiert, z. B. Zeitreihendaten oder natĂŒrliche Sprache. Sie haben Verbindungen, die sich selbst wiederholen, so dass sie einen verborgenen Zustand beibehalten können, der Informationen aus frĂŒheren Zeitschritten erfassen kann.

c. Transformator-Modelle: Transformer-Modelle sind eine Art von neuronaler Netzarchitektur, die fĂŒr Aufgaben der Verarbeitung natĂŒrlicher Sprache entwickelt wurde. Sie nutzen Mechanismen der Selbstbeobachtung, um Eingabesequenzen parallel zu verarbeiten, anstatt sequentiell wie bei RNNs. Dadurch können sie effizient mit weitreichenden AbhĂ€ngigkeiten im Text umgehen. Das bekannteste Transformer-Modell ist das BERT-Modell (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), das bei verschiedenen NLP-Aufgaben Spitzenleistungen erzielt hat.

Verarbeitung natĂŒrlicher Sprache (NLP)

Die Verarbeitung natĂŒrlicher Sprache ist ein Teilbereich der kĂŒnstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, Maschinen in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. NLP-Modelle werden fĂŒr Aufgaben wie Stimmungsanalyse, maschinelle Übersetzung, Zusammenfassungen und die Beantwortung von Fragen verwendet.

Einige gÀngige NLP-Techniken sind:

a. Tokenisierung: Der Prozess der Zerlegung von Text in Wörter oder Token.

b. Part-of-Speech-Tagging: Die Zuordnung von grammatikalischen Kategorien (z.B. Substantiv, Verb, Adjektiv) zu Token in einem Text.

c. Erkennung benannter EntitÀten (Named Entity Recognition, NER): Identifizierung von EntitÀten (z.B. Personen, Organisationen, Orte) innerhalb eines Textes.

d. Dependency Parsing: Analyse der grammatikalischen Struktur eines Satzes, um die Beziehungen zwischen den Wörtern zu bestimmen.

Computer Vision

Computer Vision ist ein Teilbereich der kĂŒnstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, Maschinen in die Lage zu versetzen, visuelle Informationen aus der Welt zu verstehen und zu interpretieren. Computer-Vision-Modelle werden fĂŒr Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung, Gesichtserkennung und Bildsegmentierung verwendet. Einige gĂ€ngige Computer-Vision-Techniken sind:

a. Merkmalsextraktion: Identifizierung von charakteristischen Merkmalen in Bildern, wie z. B. Kanten, Ecken und Texturen, die zur Beschreibung und zum Vergleich von Bildern verwendet werden können.

b. Template Matching: Vergleich eines Template-Bildes mit einem grĂ¶ĂŸeren Bild, um Instanzen des Templates in dem grĂ¶ĂŸeren Bild zu finden.

c. Optische Zeichenerkennung (OCR): Konvertierung von Bildern mit Text in maschinenlesbaren Text.

d. Objektverfolgung: Verfolgung der Bewegung von Objekten in einem Video im Zeitverlauf.

Spracherkennung und Sprachsynthese

Bei der Spracherkennung wird gesprochene Sprache in geschriebenen Text umgewandelt, bei der Sprachsynthese wird gesprochene Sprache aus geschriebenem Text erzeugt. Diese Technologien werden fĂŒr Anwendungen wie Sprachassistenten, Transkriptionsdienste und Text-to-Speech-Systeme eingesetzt. Zu den gĂ€ngigen Techniken der Spracherkennung und -synthese gehören:

a. Versteckte Markov-Modelle (HMMs): HMMs sind statistische Modelle, die zur Darstellung der zeitlichen Struktur von Sprachsignalen verwendet werden. Sie werden hĂ€ufig fĂŒr Aufgaben der Spracherkennung verwendet.

b. Deep Speech: Deep Speech ist ein von Baidu entwickeltes, auf Deep Learning basierendes Spracherkennungssystem, das End-to-End-Lernen verwendet, um Audiomerkmale direkt auf Texttranskriptionen abzubilden.

c. WaveNet: WaveNet ist ein von DeepMind entwickeltes, auf Deep Learning basierendes Sprachsynthesesystem, das rohe Audiowellenformen aus Text generiert und so qualitativ hochwertige, natĂŒrlich klingende Sprache erzeugt.

Robotik

Die Robotik ist ein Bereich, in dem KI mit Maschinenbau und Informatik kombiniert wird, um intelligente Maschinen zu entwickeln, die in der Lage sind, Aufgaben autonom oder halbautonom auszufĂŒhren. KI-Techniken werden in der Robotik fĂŒr Aufgaben wie Bahnplanung, Hindernisvermeidung und Manipulation eingesetzt. Einige gĂ€ngige Robotik-Algorithmen und -Architekturen sind:

a. Simultane Lokalisierung und Kartierung (SLAM): SLAM ist eine Technik, die von Robotern verwendet wird, um eine Karte ihrer Umgebung zu erstellen und gleichzeitig ihre Position innerhalb dieser Karte zu verfolgen.

b. VerhaltensbÀume: VerhaltensbÀume sind eine modulare und hierarchische Steuerungsarchitektur, die zur Spezifikation der Entscheidungslogik von Robotern verwendet wird.

c. Inverse Kinematik: Bei der inversen Kinematik handelt es sich um eine Technik zur Berechnung der Gelenkwinkel, die ein Robotermanipulator benötigt, um eine gewĂŒnschte Position und Ausrichtung des Endeffektors zu erreichen.

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