{"id":7206,"date":"2022-08-15T08:00:00","date_gmt":"2022-08-15T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.semantha.de\/?p=7206"},"modified":"2022-07-11T11:33:05","modified_gmt":"2022-07-11T09:33:05","slug":"kuenstliche-intelligenz-software-developer-muessen-sich-neu-er-finden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.semantha.de\/de\/kuenstliche-intelligenz-software-developer-muessen-sich-neu-er-finden\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz: Software Developer m\u00fcssen sich neu (er-)finden"},"content":{"rendered":"\n

Lange Zeit galten sie als Gewinner der Digitalisierung: Software-Entwickler waren top bezahlt, konnten sich ihre Jobs aussuchen und blickten in eine rosige Zukunft. Und heute? Eine rosige Zukunft ist ihnen keinesfalls mehr sicher. K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) lernt schnell und auch das Programmieren. Wollen die Developer relevant bleiben, m\u00fcssen sie ihr Skillset ver\u00e4ndern. Denn eins ist klar: Als IT-Experten werden sie auch in Zukunft gebraucht. <\/p>\n\n\n\n

Wer sprechen kann, kann programmieren<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche Intelligenz hat in der letzten Dekade enorme Fortschritte gemacht und so werden Anwendungen still und leise zum Teil unseres Alltags. In der globalen Befragung von McKinsey \u201eThe State of AI in 2021\u201c<\/a> gaben 54% der Unternehmen an, mindestens eine KI-Anwendung zu nutzen. Ein Jahr zuvor waren es noch 50% gewesen. Zwei Drittel planen ihren KI-Einsatz auszuweiten.<\/p>\n\n\n\n

Viele KI-Systeme m\u00fcssen nicht mehr \u00fcber Monate trainiert werden, sondern sind innerhalb kurzer Zeit einsatzbereit und in der Lage, sich von da an selbst zu optimieren. Wo Entwickler fr\u00fcher an Funktionsverbesserungen geschrieben haben, sind sie heute \u00fcberfl\u00fcssig. <\/p>\n\n\n\n

Man mag einwenden, dass es zumindest Entwickler braucht, um die KI-Systeme initial zu programmieren. Doch auch hier bahnt sich ein Zeitenwechsel an. Codex<\/a>, das KI-System des US-Forschungsunternehmens OpenAI, kann bereits heute nat\u00fcrliche Sprache in 12 Programmiersprachen konvertieren. <\/p>\n\n\n\n

KI-Systeme: Unterst\u00fctzung oder Konkurrenz? <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Developer sollten die smarten Technologien dennoch nicht als Konkurrenz, sondern als Unterst\u00fctzung betrachten \u2013 zu diesem Fazit kommt eine Deloitte-Studie<\/a> 2021. Denn zumindest zurzeit seien die KI-Tools vor allem geeignet, um Teilaufgaben zu \u00fcbernehmen. Wer komplexe Projekte realisieren  m\u00f6chte, braucht zumindest noch eine Weile erfahrene Entwickler. <\/p>\n\n\n\n

Einmal im Einsatz k\u00f6nnen KI-Systeme aber schon heute beeindruckende Leistungen erbringen: als Chatbot einen Gro\u00dfteil des Kundensupports \u00fcbernehmen (GPT-3), Krankheiten in ihrem Fr\u00fchstadium erkennen (z.B. Watson), Montagearbeiten in gef\u00e4hrlichen Umgebungen durchf\u00fchren, als Live-Dolmetscher agieren und vieles andere. Doch in einem sind sie Menschen \u00e4hnlich: Sie sind nicht fehlerfrei. Manchmal wird ihr Code nicht ausgef\u00fchrt, manchmal kann die Datenbasis zu systematischen Verzerrungen in den Empfehlungen der KI f\u00fchren. In Zukunft brauchen Unternehmen verst\u00e4rkt Experten, die die Verl\u00e4sslichkeit von KI-Ergebnissen sicherstellen. <\/p>\n\n\n\n

Der Bedarf an Developer, die Codezeilen schreiben, wird sinken. Stattdessen er\u00f6ffnen sich andere Aufgabenfelder.<\/p>\n\n\n\n

Gesucht: Experten f\u00fcr Daten und Machine Learning <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Um bei KI-Projekts mitarbeiten zu k\u00f6nnen, brauchen Entwickler Expertise in Themen wie Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), Deep Learning (DL), Robotic Process Automation (RPA) und Regression. Dabei h\u00e4ngt es von der jeweiligen Rolle ab, welche Knowhow-Tiefe Entwickler anstreben sollten.<\/p>\n\n\n\n

Unternehmen suchen laut einer ZDNet-Befragung<\/a> zurzeit vor allem Data Engineers (69%), gefolgt von Data Scientists (54%) und Developern mit KI-Expertise (54%). <\/p>\n\n\n\n

Data Science & Data Engineering<\/h3>\n\n\n\n

Zwar existieren Studieng\u00e4nge f\u00fcr Data Science, aber der Bedarf \u00fcbersteigt die akademisch ausgebildeten Experten bei Weiten. Damit er\u00f6ffnen sich auch Chancen f\u00fcr Developer. Da sie auf ein fundiertes IT-Wissen aufsetzen, reichen oft Bootcamps oder Online-Kurse, um sich fehlendes Knowhow schnell anzueignen und die neuen Aufgaben zu \u00fcbernehmen, zum Beispiel in der  Datensammlung, -bereinigung und der Datenaufbereitung f\u00fcr KI-Anwendungen. <\/p>\n\n\n\n

Neben Kenntnissen von g\u00e4ngigen Programmiersprachen wie Python, R, Scala und JavaScript, KI-Bibliotheken wie TensorFlow, Caf\u00e9 und Torch sowie Machine Learning Tools empfehlen Experten Data Scientists und Data Engineers in spe, eine unternehmerische Denke mitbringen. Die Kernfrage der Jobs: Welche Daten und IT-Infrastruktur brauchen wir, um Businessherausforderungen zu l\u00f6sen und unternehmerischen Wert zu schaffen und wie k\u00f6nnen wir diese effizient realisieren? <\/p>\n\n\n\n

AI Developer<\/h3>\n\n\n\n

In Zukunft werden Softwareprojekte immer h\u00e4ufiger zu KI-Projekten. Die Suche nach KI-Entwicklern gleicht f\u00fcr Unternehmen zurzeit aber meist der Suche nach der sprichw\u00f6rtlichen Stecknadel. Auch deswegen kaufen viele von ihnen KI \u00fcber Drittanbietertools ein. Ihnen fehlt das interne Knowhow. Perspektivisch werden sie ohne eigene KI-Experten aber nicht mehr auskommen. Pflege und Wartung von KI-Anwendungen l\u00e4sst sich intern kosteneffizienter abbilden und wer einfache KI Apps selbst entwickeln kann, schont ebenfalls sein Budget.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr Frontend Developer gilt deshalb: Je souver\u00e4ner sie mit KI-Frameworks und AI APIs umgehen, desto besser ihre Karriereaussichten. Wer als AI Developer KI-Anwendungen von Null aufbauen m\u00f6chte, muss dar\u00fcber hinaus fit in Cloud-Plattformen wie Google Cloud AI oder Azure sein, souver\u00e4n Deep Learning Libraries, Profiling Tools wie Perl oder Perforce und Analytic Tools wie TensorFlow navigieren. <\/p>\n\n\n\n

Die neuen Rollenbilder \u00fcberlappen teilweise. Da die Unterschiede im Skillset ohnehin abnehmen werden, je mehr Tools die mathematische Basisarbeit \u00fcbernehmen, eine Chance f\u00fcr Entwickler, sich auszuprobieren, um ihre Nische zu finden. <\/p>\n\n\n\n

Die Zukunft geh\u00f6rt spezialisierte IT-Generalisten <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Viele Entwicklungen sind heute nicht absehbar, nur eins ist sicher: Wollen Developer im Zeitalter von KI relevant bleiben, m\u00fcssen sie sich neue Tools und Frameworks und neue Denkweisen aneignen. Angesichts des rasanten Fortschritts in der k\u00fcnstlichen Intelligenz wird es noch wichtiger als bisher, sich kontinuierlich weiterzubilden.<\/p>\n\n\n\n

In jedem Bereich von KI tiefes Wissen aufzubauen, ist kaum m\u00f6glich. Krisenresilient ist deshalb eine   Karriereausrichtung als spezialisierter Generalist, als T-Shaped Developer. Man hat sich ein solides \u00dcberblickswissen angeeignet und vertieft einen fachlichen KI-Schwerpunkt nach individuellen Vorlieben. Wer so vorgeht, kann auf Marktver\u00e4nderungen schnell reagieren und neue Expertise aufbauen.<\/p>\n\n\n\n

Key Takeaways<\/h3>\n\n\n\n
  • Der Anteil von KI-Anwendungen in Unternehmen w\u00e4chst weltweit: Laut McKinsey nutzten 2021 56% der Unternehmen die Technologie.<\/li>
  • F\u00fcr Entwicklung und Pflege von KI-Systemen ben\u00f6tigen Developer neue Kompetenzen, das eigentliche Coding verliert an Bedeutung.<\/li>
  • Aktuell geh\u00f6ren Data Engineers, Data Scientists und KI-Entwickler zu den am st\u00e4rksten nachgefragten IT-Rollen. <\/li>
  • Angesichts der rasanten technologischen Entwicklungen ist eine Karriere als T-Shaped Developer empfehlenswert.<\/li><\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Lange Zeit galten sie als Gewinner der Digitalisierung: Software-Entwickler waren top bezahlt, konnten sich ihre Jobs aussuchen und blickten in eine rosige Zukunft. Und heute? Eine rosige Zukunft ist ihnen keinesfalls mehr sicher. K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) lernt schnell und auch das Programmieren. Wollen die Developer relevant bleiben, m\u00fcssen sie ihr Skillset ver\u00e4ndern. Denn eins ist […]<\/p>\n","protected":false},"author":17,"featured_media":7182,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[2],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"\nK\u00fcnstliche Intelligenz: Software Developer m\u00fcssen sich neu (er-)finden - semantha<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Wann lohnt es sich KI-Entwicklung auszulagern, welches Know-how sollten Firmen aufbauen? 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