KI-Jobbeschreibungen: von Regenmännern und Evangelisten
Mit Blick auf Jobbeschreibungen im Bereich künstlicher Intelligenz (KI) kann einem schwummrig werden. Es gibt viele neue Rollen und nicht immer ist klar, was sich dahinter verbirgt. Erschließen sich für Ingenieurinnen und Ingenieure neue Führungspositionen? Welche Skills benötigen sie? Marc-David Rompf, Mitgründer und Partner des Beratungsunternehmens dla digital leaders advisory, bringt Licht ins Dunkel.
KI-gestützte Jobbeschreibungen prägen die Arbeitslandschaft der Zukunft.
Foto: PantherMedia / peshkova
Welche neuen Managementrollen im Bereich KI gibt es?
Unabhängig von der Ausbildung als Ingenieur, gibt es die folgenden fünf Führungstypen, die durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz, je nach Unternehmensgröße und Ausrichtung, aus ihrer klassischen Rolle entstehen können:
- Der KI-Relations Manager:
Diese Führungskraft fungiert als eine Art „Strippenzieher“, da sie Wirtschaft und Technologie zusammenbringt und sich als Schnittstelle zwischen den unterschiedlichen Stakeholder-Interessen versteht. Konkret ist es ihre Aufgabe, dass die Business- und die IT-Seite sich zum KI-Projekt verständigen können, ihre jeweiligen Interessen gehört, reflektiert und berücksichtigt werden. Das bedingt allerdings auch, dass der KI-Relations Manager sowohl über fundierte fachliche Kenntnisse zu KI-Modellen als auch über Projektmanagementfähigkeiten verfügen sollte. - Der KI-Regenmacher:
Wie es der Name schon vermuten lässt, besteht die Kernaufgabe des Regenmachers darin, Bestehendes in Frage zu stellen, sowie die Geschäftsleitung und auch die Mitarbeitenden, bezogen auf ihre Arbeitsabläufe, aus der Komfortzone zu holen. Diese Führungskraft begreift den Einsatz von KI-Modellen als zentralen Innovationstreiber für beschleunigte Arbeitsweisen oder Geschäftsprozesse. Der Rainmaker legt den Finger auf die echten Schmerzpunkte im Unternehmen, um einen KI-basierten Transformationsprozess in Gang zu setzen. - Der KI-Ingenieur:
Diese Führungskräfte sind die Wächter des Deployments. Aufgrund ihrer fachlichen Ausbildung im Bereich Informatik sowie Machine-Learning, sind sie in der Lage, den Innovationssprung, mittels der KI-Strategie zu beurteilen. Sie kümmern sich darüber hinaus vor allem um den gesamten Roll-out sowie die Ressourcenplanung bei der Umsetzung. Sie erstellen beispielsweise den für die Entwicklung der KI-Algorithmen notwendigen physikalischen Entwurf, wonach die Technologie-Ressourcen nach einer bestimmten Roadmap verteilt werden. Der KI-Ingenieur ist meist in Unternehmen zu finden, die bereits Erfahrungen mit der Umsetzung von KI-Projekten haben. - Der KI-Evangelist:
Diese Führungskräfte verfügen über das Höchstmaß an Wissen über das Zusammenspiel von KI-Modellen, Informatik und Datenwissenschaften. Sie kennen aktuelle Forschungsergebnisse und haben ihre Ausbildung meist an weltweit bekannten KI-Kaderschmieden absolviert. Diese Personen haben sich bereits ein hohes Renommée erarbeitet, da sie den Transfer zwischen Wirtschaft und Wissenschaft in puncto Fortschritte beim Einsatz von KI-Modellen maßgeblich mitprägen. - Der KI-Ethiker:
Die Ethiker unter den Führungskräften kümmern sich darum, ob die Ergebnisse aus dem KI-Einsatz datenschutzrechtlichen und ethischen Anforderungen entsprechen. Ihr Ziel ist es, die Reputation des Unternehmens sowie den Unternehmenswert zu schützen. Daher kümmern sie sich maßgeblich darum, dass Diskriminierung oder Halluzinieren durch Daten verhindert wird, oder aber regulatorische Vorgaben eingehalten werden.
Lässt sich sagen, welche von diesen Rollen werden in technischen Jobs vor allem gesucht?
Insbesondere das Beurteilen und kritische Hinterfragen von eingesetzten Datenmodellen beziehungsweise KI-Modellen sowie die Methodiken zur Datenverarbeitung obliegt ohnehin meist den Mitarbeitenden mit hohen technischen Fähigkeiten. Sie können meist sehr gut einschätzen, ob es sich beim KI-gestützten Softwareeinsatz um einen echten Innovationssprung oder lediglich um die Automatisierung von Prozessen handelt. Wer seine Ausbildung im Bereich der Datenwissenschaften oder auch in der Kombination aus IT und Ingenieurswissenschaften absolviert hat, hat hier beste Chancen.
KI-Fähigkeiten für Ingenieure
Welche Fähigkeiten sollten Ingenieure mitbringen, um in eine führende KI-Rolle zu schlüpfen?
Wichtig ist es zu verstehen, dass KI nicht automatisch ein neues Berufsbild bedeutet. Vielmehr geht es um erweiterte Fähigkeiten, die im Einsatz von KI mehr und mehr geschult werden. Im Bereich der industriellen Produktion haben Ingenieure – fachlich gesehen – sehr gute Chancen im Bereich künstliche Intelligenz, wenn sie sich mit Robotik beschäftigen. Denn Robotersensorik geht heute fast ausnahmslos mit KI-gestützter Learning-Software einher.
Was ist darüber hinaus in der Produktion wichtig?
Laut einer aktuellen IDG Studie werden folgende Schwerpunkte in der industriellen Fertigung gesetzt, wenn es um den Einsatz von generativer KI (GenAI) geht:
- Erstellung von Inhalten: GenAI-Algorithmen ermöglichen die automatische Erstellung von Berichten auf der Grundlage vordefinierter Parameter und Dateneingaben.
- Verbesserung der Benutzeroberfläche: Die Integration von KI-Chatbots in Benutzeroberflächen soll eine intuitivere und interaktivere Kommunikation zwischen Benutzern und Systemen ermöglichen.
- Wissensmanagement: GenAI erleichtert das Wissensmanagement durch die Bereitstellung von Copilot-Diensten, die den Nutzern helfen, auf große Daten- und Informationsmengen zuzugreifen und diese zu interpretieren.
- Software und Bereitstellung: GenAI wird in Anwendungen wie der Codegenerierung eingesetzt, um die Erstellung von Softwarecode zu automatisieren und damit Entwicklungsprozesse zu rationalisieren
Über den Tellerrand des Fachbereichs denken
Und wie steht es mit Soft-Skills?
Geht es um die persönlichen Skills, ist es wichtig, KI nicht als rein fachliche Innovation zu verstehen, bei der es ausschließlich darum geht, mit möglichst großen Datenmengen möglichst viele Ergebnisse zu erhalten. Es geht vielmehr darum, dass ein Ingenieur über den Tellerrand seines Fachbereichs denken kann. Im Fall der Robotersensorik sollte er ableiten können, welche Automatisierungsvorhaben eine intelligente Robotersteuerung für den Zielkunden lösen könnte. Insgesamt sind hier Fähigkeiten wie analytisches Denken sowie Kreativität und Problemlösungsbewusstsein gefragte Kompetenzen.
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