Was ist ein KI-Entwickler?

Ein KI-Entwickler, der an einem Verarbeitung natürlicher Sprache-Chatbot ( Verarbeitung natürlicher Sprache ) für ein Finanzdienstleistungsunternehmen arbeitet, könnte seinen Tag damit beginnen, die Protokolle zu prüfen, die zeigen, wie der Chatbot Kundenanfragen bearbeitet hat. Er sucht nach Mustern im Benutzerverhalten und passt die Logik oder die KI-Komponenten des Chatbots an, um die Genauigkeit zu verbessern. Nehmen wir an, der Chatbot tut sich schwer mit vagen kontobezogenen Fragen. In diesem Fall könnte der KI-Entwickler die Integration des Modells mit einem Retrieval-Augmented Generation-System ( Retrieval-Augmented Generation ) ändern, um relevantere Informationen aus der Datenbank des Unternehmens zu ziehen.

Im Laufe des Tages verbessert der KI-Entwickler die Antworten des Chatbots, indem er die Prompt-Logik anpasst, Aufrufe über eine Programmierschnittstelle (API) fein justiert oder ein Stimmungsanalysemodul integriert, um die Kundenzufriedenheit besser einschätzen zu können. Sie könnten auch die Leistung des Chatbots optimieren, indem sie seine Interaktion mit cloudbasierten KI-Services verfeinern oder seine Fähigkeit verbessern, ungelöste Probleme an einen menschlichen Ansprechpartner weiterzuleiten. Im Gegensatz zu einem Ingenieur für maschinelles Lernen, der sich darauf konzentriert, das Modell neu zu trainieren oder seine Neuronale Netzwerke Struktur zu ändern, stellt der KI-Entwickler sicher, dass das Modell reibungslos mit anderen Komponenten interagiert und mit den Geschäftszielen übereinstimmt.

KI-Entwickler arbeiten häufig mit Softwareentwicklern, Produktmanagern und Datenwissenschaftlern zusammen, um KI-gestützte Funktionen zu verbessern. Sie führen Tests durch, überwachen die KI-Leistung in Produktionsumgebungen und verfeinern Modelle, um die Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.

Ein erfolgreicher KI-Entwickler benötigt eine Kombination aus technischem Know-how und Soft Skills. KI-Entwickler arbeiten auch eng mit Maschinensprach- und KI-Ingenieuren zusammen und sollten mit den Grundlagen dieser Bereiche vertraut sein.

KI-Entwickler müssen Programmiersprachen wie Python, Java und C++ beherrschen. Python ist aufgrund seiner umfangreichen maschinelles Lernen- und Deep Learning-Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und sci-kit-learn weit verbreitet. Java wird häufig für die Datenverarbeitung und KI-Software für Unternehmen verwendet, während C++ für die Leistung von High-Performance-Computing-Aufgaben bevorzugt wird.

KI-Entwickler müssen mit Softwarearchitektur, Versionskontrolltools – wie Git und GitHub – und Best Practices für das Projektmanagement bei der KI-Entwicklung vertraut sein. Erfahrung mit Webentwicklungs-Frameworks und API-Integration ist ebenfalls wertvoll, insbesondere für das Bereitstellen von KI-Modellen in realen Anwendungen.

KI-Entwickler müssen Modelle für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Architekturen verstehen, einschließlich neuronaler Netze, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines. Ein solides Verständnis der prädiktiven Modellierung ist notwendig, um KI-Systeme zu entwickeln, die Muster erkennen, Daten klassifizieren und intelligente Antworten generieren. Während solche Systeme traditionell in den Zuständigkeitsbereich des Ingenieurs für maschinelles Lernen fallen, sollte ein KI-Entwickler die Grundlagen verstehen. Entwickler sollten sich auch mit generativer KI befassen, die ChatGPT und andere textbasierte KI-Tools antreibt.

Entwickler müssen über Kenntnisse in Analyse, Datenbereinigung und Vorverarbeitungstechniken verfügen, einschließlich der Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Datensätzen, der Durchführung von Datenvisualisierung und der Verwendung von SQL und NoSQL-Datenbanken. Während einige dieser Arbeiten eher für einen Data Scientist geeignet sind, sollten KI-Entwickler die Grundlagen verstehen.

KI-Entwickler müssen über ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten verfügen, um komplexe Herausforderungen bei der Gestaltung und Optimierung von KI-Systemen bewältigen zu können. Sie müssen in der Lage sein, KI-generierte Ausgaben zu analysieren, Fehler zu beheben und Modelle für maschinelles Lernen zu verfeinern. Die Fähigkeit, kritisch zu denken, hilft Entwicklern, fundierte Entscheidungen bei der Auswahl von KI-Architekturen und Algorithmen für maschinelles Lernen zu treffen.

Bei der KI-Entwicklung geht es nicht nur darum, Code zu schreiben – sie erfordert auch Kreativität. KI-Entwickler müssen KI-Lösungen entwickeln, die die Automatisierung, vorausschauende Analyse und Entscheidungsfindung in der Gesundheits-, Finanz- und Robotertechnikbranche verbessern. Die Innovation neuer Computer Vision-Anwendungen und die Optimierung von KI-Software erfordern eine Kombination aus technischem Fachwissen und kreativer Problemlösung.

KI ist ein sich schnell entwickelndes Feld, in dem ständig neue Durchbrüche und Technologien entstehen. Entwickler müssen mit den Fortschritten in den Bereichen maschinelles Lernen, Deep Learning und generativer KI Schritt halten, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Kontinuierliches Lernen beinhaltet das Lesen von Forschungsarbeiten, die Teilnahme an KI-Communities, die Teilnahme an Online-Kursen und das Experimentieren mit KI-Software. Die Erkundung von Plattformen wie OpenAI, Hugging Face und Kaggle hilft Entwicklern, ihre technischen Fähigkeiten zu verfeinern und auf dem neuesten Stand der KI-Innovation zu bleiben.

Der Weg zum KI-Entwickler erfordert einen strukturierten Karriereweg, der eine formale Ausbildung, praktische Erfahrung und kontinuierliche Fähigkeitsentwicklung kombiniert.

Bildung und akademischer Hintergrund

Ein Abschluss in Informatik, KI, Data Science, Statistik oder einem verwandten Bereich vermittelt das grundlegende Wissen, das für die KI-Entwicklung erforderlich ist. Viele Universitäten bieten mittlerweile spezialisierte Programme für maschinelles Lernen, Deep Learning und NLP an. Fortgeschrittene Abschlüsse, wie z. B. ein Master in KI oder Data Science, können die Expertise in generativer KI, Big Data und Reinforcement Learning weiter ausbauen. Praktische Erfahrung und ein starkes Portfolio können jedoch genauso wertvoll sein wie eine formale Bildung.

Entwickeln Sie Programmierkenntnisse und maschinelles Lernen

KI-Entwickler müssen Programmiersprachen beherrschen, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und bereitstellen. Das Verständnis von maschinellem Lernen und Deep Learning-Techniken ist kritisch für die KI-Entwicklung. Einsteiger oder Anfänger können mit überwachten, unüberwachten und verstärkenden Lerngrundlagen beginnen, bevor sie sich fortgeschritteneren Themen wie tiefen neuronalen Netzen und Transformer-Architektur zuwenden.

Sammeln Sie praktische Erfahrung durch Projekte

Praktische Erfahrung ist wichtig für die Entwicklung von Fachwissen in der KI-Entwicklung. Die Arbeit an realen KI-Projekten hilft beim Aufbau von Problemlösungskompetenzen und ermöglicht es Entwicklern, theoretisches Wissen sinnvoll anzuwenden. Beispiele für KI-Projekte sind:

• Entwicklung eines Prognosemodells für Aktienkursprognosen auf der Grundlage historischer Marktdaten
• Entwicklung einer KI-gestützten Anwendung im Gesundheitswesen zur Klassifizierung medizinischer Bilder
• Erstellung eines NLP-Chatbots mit den GPT-Modellen von OpenAI oder ChatGPT für den Kundenservice
• Entwicklung einer Big-Data-Pipeline zur Betrugserkennung bei Finanztransaktionen

KI-Frameworks und Entwicklungstools erkunden

Vertrautheit mit KI-Entwicklungstools und Frameworks ist erforderlich. KI-Entwickler arbeiten oft mit:

• TensorFlow und PyTorch zum Aufbau und Training von neuronalen Netzen
• Hugging Face für die Arbeit mit NLP-Modellen und generativer KI
• Scikit-learn zur Implementierung traditioneller ML-Algorithmen
• Docker und Kubernetes zum bereitstellen von KI-Anwendungen in skalierbaren Umgebungen
• GitHub für Versionskontrolle und Zusammenarbeit in Open-Source-KI-Softwareprojekten

Bauen Sie ein Portfolio auf und tragen Sie zu Open-Source-Projekten bei

Ein starkes Portfolio demonstriert Fachwissen und praktische Erfahrung. KI-Entwickler nutzen häufig GitHub, um ihre Projekte und die KI-Bereitstellung zu präsentieren. Die Mitarbeit an Open-Source-Projekten ist ebenfalls von Vorteil, da sie die Möglichkeit bietet, mit Experten aus den Branchen zusammenzuarbeiten und gleichzeitig Best Practices in den Bereichen Projektmanagement und Softwareentwicklung kennenzulernen.

Erwerben Sie KI-Zertifizierungen und Weiterbildungen

Zertifizierungen validieren Wissen und helfen KI-Entwicklern, sich auf dem Arbeitsmarkt abzuheben. Branchen anerkannte Zertifizierungen decken grundlegende KI- und maschinelles Lernen-Konzepte ab, einschließlich generativer KI, Neural Networks und KI-Anwendungen in Geschäftsumgebungen. Zu den Beispielen gehören:

• Certified Artificial Intelligence Scientist (CAIS)
• Ingenieur für Künstliche Intelligenz (AIE)
• TensorFlow-Entwickler-Zertifizierung
• Microsoft Azure KI Engineer Associate
• Zertifikat für IBM AI Engineering Professional

Bleiben Sie über KI-Forschung und Branchentrends auf dem Laufenden

KI ist ein sich schnell entwickelndes Gebiet, in dem ständig neue Technologien entwickelt werden. Entwickler müssen mit den Fortschritten in den Bereichen maschinelles Lernen, Deep Learning und generativer KI Schritt halten. Die Lektüre von KI-Forschungsberichten, die Teilnahme an einer Konferenz und die Erkundung neuer Entwicklungen in der KI-Software helfen Fachleuten, wettbewerbsfähig zu bleiben. Online-Plattformen wie Kaggle, Stack Overflow und LinkedIn bieten ebenfalls Networking-Möglichkeiten und Diskussionen über Best Practices in der KI-Entwicklung.

Tools wie ChatGPT, GPT-4 und Stable Diffusion haben die Funktionen von KI-Anwendungen erweitert, die Erstellung von Inhalten automatisiert, die Softwareentwicklung beschleunigt und die Art und Weise, wie Unternehmen mit KI interagieren, verändert. Für KI-Entwickler bieten generative Modelle neue Möglichkeiten für die Feinabstimmung, Anpassung und Integration in Unternehmenssysteme. Es gibt Hinweise darauf, dass KI-Code-Assistenten Entwicklern auch dabei helfen, mehr Spaß an ihrer Arbeit zu haben.

Gleichzeitig machen Low-Code- und no-code-KI-Entwicklungsplattformen KI für Personen ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zugänglicher. Dienste wie Google AutoML, Microsoft Azure und IBM® watsonx unterstützen Nutzer beim Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen mithilfe intuitiver Schnittstellen und vorgefertigter Vorlagen. Diese Plattformen reduzieren die Komplexität der Modellentwicklung, ermöglichen ein schnelleres Prototyping und eine schnellere Integration in bestehende Workflows.

Low-Code-Tools können zwar die Entwicklung rationalisieren, aber es fehlt ihnen die nötige Flexibilität, um komplexe KI-Anwendungen zu erstellen, die spezialisierte Architekturen, Hochleistungs-Tuning und domänenspezifische Anpassungen erfordern.

Da immer mehr Unternehmen Modelle für maschinelles Lernen implementieren und Big Data nutzen, wird die Nachfrage nach KI-Entwicklern weiter fortfahren. Im Gesundheitswesen hilft KI bei der medizinischen Diagnose, der Entwicklung von Medikamenten und der Patientenüberwachung. Im Einzelhandel personalisiert KI die Erfahrung und optimiert die Lieferkette. KI-gestützte vorausschauende Analyse ist dabei, Unternehmen zu helfen, Markttrends zu antizipieren und proaktive Entscheidungen zu treffen. Sogar Projektmanagement-Tools integrieren KI, um den Workflow zu optimieren und die Produktivität zu steigern.

Die weitverbreitete Nutzung bedeutet, dass Unternehmen qualifizierte KI-Entwickler benötigen, um hochmoderne KI-Systeme zu entwickeln und zu warten. Entwickler mit Expertise in maschinellem Lernen, generativer KI und Big Data sind besonders gefragt, da Unternehmen KI nutzen wollen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Im Jahr 2024 wurde der globale KI-Markt auf rund 233,46 Mrd. USD geschätzt. Prognosen für 2025 und darüber hinaus gehen davon aus, dass die Marktgröße zwischen 243,70 Mrd. USD und 294,16 Mrd. USD¹ liegen wird, während Prognosen für 2030 davon ausgehen, dass der Markt auf 826,70 Mrd. USD bis 1.811,75 Mrd. USD anwachsen wird, wobei einige Schätzungen darauf hindeuten, dass er sich bis 2027 einem Volumen einer Billion USD nähern könnte.²  

Infolgedessen wird erwartet, dass die Nachfrage nach KI-Spezialisten deutlich steigen wird. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, Fachleute mit den notwendigen Programmierkenntnissen und Projektmanagementerfahrung zu finden, um KI-Initiativen zu leiten. Entgegen den Befürchtungen, dass KI Arbeitsplätze ersetzen wird, prognostiziert das Weltwirtschaftsforum³, dass KI weltweit 97 Millionen neue Arbeitsplätze schaffen wird, und KI-Entwickler werden bei diesem Wandel eine Schlüsselrolle spielen.

Entwickler von KI arbeiten an der Implementierung von KI-gestützten Funktionen in Anwendungen, der Integration von Modellen für maschinelles Lernen und dem Schreiben des notwendigen Codes, um KI-Funktionen in Software bereitzustellen. Ihre Rolle besteht oft darin, KI-gestützte Anwendungen für bestimmte Geschäfts- oder Verbraucherbedürfnisse zu entwickeln.

KI-Ingenieure hingegen konzentrieren sich auf die umfassenderen Entwicklungs- und Bereitstellungsaspekte von KI-Systemen. Dazu gehören die Entwicklung skalierbarer Architekturen, die Verwaltung der Cloud-Infrastruktur, die Optimierung der Leistung von Modellen und die reibungslose Integration von KI-Systemen in Unternehmensumgebungen. KI-Ingenieure arbeiten häufig an der Machine Learning Operations-(MLOps-)Pipeline und sorgen für die effektive Bereitstellung, Überwachung und Wartung von Modellen.

Wichtige Unterschiede:

• KI-Entwickler: Hauptverantwortlich für die Codierung, das Testen und die Integration von KI-Modellen in Anwendungen. Erfordert Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und Java sowie Kenntnisse von Frameworks für maschinelles Lernen.
• KI-Ingenieur: Konzentriert sich auf die Entwicklung, Optimierung und Bereitstellung von KI-Systemen. Erfordert Fachkenntnisse in Cloud Computing, Infrastrukturmanagement und Skalierbarkeit.

Softwareentwickler entwickeln Allzweckanwendungen und arbeiten mit Programmiersprachen und Frameworks, um Softwareprodukte zu entwickeln, die KI-Funktionen enthalten könnten oder auch nicht.

KI-Entwickler spezialisieren sich auf den Bau und die Implementierung von KI-gestützten Lösungen. Ihre Arbeit umfasst die Integration von maschinellem Lernen, die Entwicklung von KI-gesteuerten Funktionen und die Feinabstimmung von KI-Algorithmen für Anwendungen. Während Softwareentwickler KI-Technologien in ihre Projekte integrieren können, konzentrieren sich KI-Entwickler speziell auf das Entwerfen, Optimieren und Bereitstellen von KI-Modellen.

Wichtige Unterschiede:

• Softwareentwickler: Arbeitet an einer Vielzahl von Anwendungen, einschließlich Webentwicklung, mobilen Apps und Unternehmenssoftware. Eventuell KI-Tools verwenden, aber nicht auf KI-Modellentwicklung spezialisiert.
• KI-Entwickler: Er ist auf KI-Anwendungen spezialisiert und konzentriert sich auf die Integration und Implementierung von KI-Modellen und Algorithmen, um die Softwarefunktionalität zu verbessern.