Aktuelle Entwicklungen bei Berufsbildern im Wandel durch künstliche Intelligenz

Einige klassische Berufe bleiben von künstlicher Intelligenz in der Arbeitswelt auch in hundert Jahren unberührt und ungefährdet. Andere jüngere Berufsbilder der digitalen Märkte werden künftig nicht verschwinden, sich aber stark verändern. Die folgenden fünf Berufe sind durch KI neu entstanden oder verändern sich in der Ausrichtung der Arbeitsprofile:

Berufsbild Eins: Sprachtechnologische Berufe für und mit KI

Sprachassistenten im Navigationssystem, sprechende Produkthandbücher oder Smartphone-Sprachassistenten geben längst Antworten mit ausreichender Aussagekraft. Manchmal fallen allerdings auch unsinnige Satzstellungen oder kaum zusammenhängende Informationskombinationen auf. Diese Fehler auszumerzen, ist Aufgabe von Experten für Sprachtechnologie, aber auch für ein professionelles Übersetzungsbüro, welches Lektorate und Post-Editing Services zuliefert. Sie geben nicht nur Sprachdaten ein, sondern lehren künstliche Intelligenz, künftig außer auf Stimmanfrage auch auf Gestik und Mimik der fragenden Menschen zu reagieren. Ein sprachtechnologisches Berufsbild dieser Entwicklungsbranche ist der »Deep Learning Engineer«.

Berufsbild Zwei: KI durch Machine Learning trainieren

Das IAB (Institut für Arbeitsmarkt und Berufsforschung) definiert den »Machine Learning Engineer« als modernen Datenerfasser für Computerprogramme. Doch für das Training künstlicher Intelligenz müssen Daten so verfügbar sein, dass das »gefütterte« Programm aus den gefundenen Annahmen eigenständig Lösungen für konkrete Probleme entwickeln kann. Vorläufig lernt das Programm nach dem Richtig-Falsch-Prinzip, dessen Erstellung große Verantwortung für menschliche Trainer bedeutet. In der Produktionszukunft helfen KI-gesteuerte Prozesse bei der Qualitätssicherung, beispielsweise von Materialqualitäten oder Schichtdicken bei Farb- und Lackaufträgen.

Berufsbild Drei: Softwareentwickler praxisrelevanter Algorithmen für KI

»Algorithm Developer« entwickeln Software und Konzepte, mit denen KI künftig Koordinationsmesstechnik effizienter abwickelt. Experten dieses neuen Berufsbilds koordinieren Projekte als Projektleiter. Ein Schwerpunkt der Arbeit ist das Zusammenführen theoretischer Algorithmen aus Mathematik und Informatik mit praktisch anwendbaren Algorithmen. Ihre Arbeit ist ein Training für künstliche Intelligenz, bei künftigen digitalisierten Prozessen nach logischen Zusammenhängen zu handeln. 

Berufsbild Vier: Verknüpfung mehrerer Berufsfelder zur Datenanwendung

Ein »Data Specialist« in den Karrierestufen Junior, Senior, Lead und Director macht aus dem Rohstoff Datensammlung eine Möglichkeit, in praktischen Anwendungen Datenmuster zu erkennen und Prozesse zu erweitern. Big Data für Marktvorsprung in allen entwickelnden und anwendenden Branchen ist das Berufsziel dieser Datenexperten. Dabei sollen sie selbst aus Datenfluten diejenigen Rückschlüsse ziehen können, die künstliche Intelligenz bislang lückenhaft und somit fehleranfällig verknüpft. Dazu ist Datenverarbeitung mit Beispielmodellen nötig, aus denen sich ein Richtig-Falsch-Anwendungsvorbild ergeben kann. 

Berufsbild Fünf: Neue Berufsgenerationen in der Robotik

Erbauer und Softwareentwickler in der Robotikbranche sind bereits seit Jahrzehnten an der Geburtsstunde künstlicher Intelligenzen beteiligt. Aktuell programmieren sie nicht nur Greifarme oder autonome Produktionsstrecken. Sie lehren die selbstlernenden Programme auch, miteinander zu kommunizieren und aus eigenen Erfahrungen (mit selbst aktualisierten Datensätzen) künftige Fehler zu vermeiden. Ihre kognitiven Systeme kooperieren unmittelbar mit dem Menschen, lernen so autonom und verbessern so digitale Technologien dynamisch. Als »KI Entwickler« trainieren sie unternehmenseigene Robotikentwicklungen auf logisches Handeln durch die Nutzung des Ausschluss- und Vergleichsverfahrens in der Datenanalyse.

Fazit:
Berufsbilder im Zeitalter der künstlichen Intelligenz bauen teilweise auf klassischen Berufen aus der IT-Branche auf. Dies spielt aktuell der etablierten Consulting-Industrie in die Hände. Es geht nun darum, die noch junge KI auf das Erkennen logischer Zusammenhänge, das Ausschließen möglicher Fehler und folgerichtige Weiterentwicklung zu trainieren. Diese Experten in vielen Branchen sind somit eher Lehrer mit technologischem Fachwissen, dennoch essenziell für die praktische Anwendbarkeit der KI-Unterstützung in Produktion, Logistik und Forschung.