Karrierewege im Bereich künstliche Intelligenz: Chancen im Jahr 2025

Eine Karriere im Bereich künstliche Intelligenz bietet aufgrund des rasanten Wachstums der KI-Branche enormes Potenzial. Viele Unternehmen bemühen sich darum, qualifizierte Fachkräfte und Entwickler einzustellen, da sich die Branchen zunehmend auf KI, maschinelles Lernen und Automatisierung ausrichten und dadurch die Nachfrage nach qualifiziertem Personal steigt. Angesichts des noch jungen Charakters dieser Technologie sind viele Rollen in der KI-Branche noch nicht eindeutig definiert – oder müssen vielleicht sogar erst geschaffen werden. Eines ist jedoch klar: Die technische, ethische und regulatorische Komplexität der KI-Technologie erfordert eine ebenso vielfältige Kombination aus Kompetenzen und Verantwortlichkeiten – vom Prompting und Programmieren bis hin zu Forschung und ethischer Aufsicht. Hier erfahren Sie, was Sie über 13 der vielversprechendsten Karrierewege in diesem aufstrebenden Bereich wissen müssen, einschließlich wichtiger Kompetenzen, Lernwegen und Verdienstmöglichkeiten.

Karrieren im Bereich KI: Berufsbezeichnungen, Beschreibungen und Gehälter

Die folgende Tabelle bietet einen schnellen Überblick über Berufsbezeichnungen, Aufgaben und durchschnittliche Jahresgehälter im heutigen, sich wandelnden KI-Sektor. Beachten Sie, dass die Gehälter auf Branchen-Durchschnittswerten in den USA basieren, die unter anderem von Glassdoor, Salary.com, Indeed und ZipRecruiter stammen, und je nach verschiedenen Faktoren stark variieren können.

KI-Berater

Künstliche Intelligenz beraten Unternehmen und andere Organisationen bei der Implementierung von KI-Technologien und unterstützen sie dabei. Ihre Aufgaben reichen von der Leitung von Implementierungsprojekten bis zur Sicherstellung, dass KI-Software mit den technischen und strategischen Anforderungen einer Organisation kompatibel ist. Da sie Kunden bei der Einführung und Integration von KI begleiten, müssen KI-Berater ein umfassendes Verständnis von KI haben. Dazu gehört technisches Wissen über maschinelles Lernen und Deep Learning sowie die Fähigkeit, KI-Lösungen zu bewerten und ihre umfassende Anwendung in Organisationen zu empfehlen.

Zertifizierung oder Abschluss

• Certified Artificial Intelligence Consultant (CAIC™) von USAII 
• Certified Artificial Intelligence Practitioner (CAIP) von CertNexus

Kompetenzen

• Fachkenntnisse in Informatik und Programmierung
• Kenntnisse von KI-/Deep-Learning-Tools und -Frameworks
• Datenanalyse und -interpretation
• Kenntnisse der KI-Ethik
• Strategisches und finanzielles Verständnis
• Projektmanagement
• Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und Stakeholder-Management

Gehalt

Laut Glassdoor beträgt das durchschnittliche Jahresgehalt eines KI-Beraters 140.900 US-Dollar.

Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung

Erfahrene KI-Berater steigen häufig in Managementpositionen auf, in denen sie Beraterteams leiten, Kundenprojekte steuern und strategische Beratung zu KI-Programmen anbieten. Alternativ können sie sich spezialisieren und zu Senior-Beratern werden, die hochrangige KI-Initiativen begleiten oder ihr Fachwissen branchenübergreifend anbieten.

Erfahren Sie mehr über KI-Zertifizierungen, die Ihre Karriere voranbringen können.

KI-Prompt-Spezialist

Diese Spezialisten werden auch als Prompt Engineers bezeichnet und entwickeln Prompts für generative KI-Modelle, darunter Anwendungen wie OpenAI’s ChatGPT und Midjourney. Prompt Engineers erstellen Anweisungen (Prompts), die KI-Tools steuern und ihnen helfen, bestimmte Ergebnisse zu erzeugen. Prompt-Spezialisten müssen verstehen, wie diese Tools funktionieren und wie man am besten mit ihnen kommuniziert. Aufgrund der weiten Verbreitung generativer KI können Prompt-Spezialisten in Branchen von der Werbung bis zur Fertigung arbeiten.

Zertifizierung oder Abschluss

• Prompt Engineering for ChatGPT von der Vanderbilt University
• ChatGPT Prompt Engineering for Developers von OpenAI und DeepLearning.AI
• The Complete Prompt Engineering for AI Bootcamp
• ChatGPT Masterclass: The Guide to AI & Prompt Engineering – Udemy

Kompetenzen

• Fachkenntnisse in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
• Erfahrung in der Entwicklung relevanter und ansprechender Prompts für verschiedene KI-Anwendungen
• Sprachliche Kompetenz
• Kreatives und anpassungsfähiges Schreiben
• Iteratives Testen und Lernen

Gehalt

Laut Glassdoor beträgt das durchschnittliche Jahresgehalt eines KI-Prompt-Spezialisten 95.500 US-Dollar.

Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung

Wenn Prompt Engineers Erfahrung sammeln und ihre Kompetenz bei der Erstellung effektiver Prompts für KI-Systeme unter Beweis stellen, können sie in eine Senior- oder Spezialistenrolle aufsteigen. Dort leiten sie Projekte zur Prompt-Erstellung, entwickeln Best Practices weiter und betreuen Nachwuchskräfte. Sie können sich außerdem auf bestimmte KI-Anwendungen spezialisieren oder mit funktionsübergreifenden Teams, etwa aus den Bereichen UX-Design oder Data Science, zusammenarbeiten, um Prompt-Strategien für unterschiedliche geschäftliche Kontexte zu entwickeln.

KI-Programmierer

Eine Karriere als KI-Programmierer erfordert Fachkenntnisse in der Programmierung von Algorithmen, die KI-basierte Dienste, Apps und Software ermöglichen. KI-Programmierer sind außerdem für die Entwicklung und Optimierung von Algorithmen, das Training von Maschinen zur Erzeugung menschenähnlicher Antworten und die Fehlerbehebung in KI-Lösungen verantwortlich. Sie müssen produktionsreifen Code schreiben können und Programmiersprachen wie Python, Java und C++ beherrschen. Ein solides Verständnis von KI- und Machine-Learning-Frameworks ist ebenso unverzichtbar wie Kenntnisse von KI-Konzepten wie Datenstrukturen, Modellbewertung und Fragen der Skalierbarkeit.

Zertifizierung oder Abschluss

• Online-Zertifikat für künstliche Intelligenz der Maryville University
• AI Nanodegree von Udacity

Kompetenzen

• Beherrschung von Programmiersprachen wie Python, Java, C++ oder R
• Kenntnisse von Machine-Learning-Algorithmen, -Methoden und -Frameworks wie TensorFlow, Keras und Scikit-learn
• Entwurf und Optimierung von Algorithmen
• Ausgeprägtes Verständnis von KI- und Machine-Learning-Frameworks
• Soft Skills wie Problemlösung, Aufgabenmanagement und die Fähigkeit, komplexe Ideen klar zu vermitteln

Gehalt

KI-Programmierer können mit einem durchschnittlichen Gehalt von etwa 143.000 US-Dollar rechnen. Für Personen mit höheren Abschlüssen, spezialisierten Kompetenzen und mehreren Jahren Berufserfahrung können die Gehälter jedoch höher ausfallen.

Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung

KI-Programmierern stehen zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung offen. Mit zunehmender Erfahrung und Expertise wechseln sie typischerweise in spezialisiertere oder höhere Positionen, etwa als Senior Developer, KI-Architekt, KI-Berater, Produktmanager, Programmmanager oder Technical Lead.

KI-Entwickler

Obwohl sich ihre Aufgaben häufig mit denen von Programmierern überschneiden, entwerfen und implementieren KI-Entwickler typischerweise die KI-basierte Software und die Dienste, die letztlich bei den Endnutzern ankommen. Ihre Rolle umfasst die Integration von KI-Modellen in funktionale Software sowie die Sicherstellung, dass die KI-Komponenten wie vorgesehen funktionieren. Daher arbeiten KI-Entwickler in der Regel eng mit KI-Programmierern und Dateningenieuren zusammen, um KI-Systeme robuster und effizienter zu machen.

Zertifizierung oder Abschluss

• IBM AI Developer Professional Certificate auf Coursera
• Zertifizierung als Certified Artificial Intelligence (AI) Developer des Global Tech Council
• Certified AI Developer des Blockchain Council

Kompetenzen

• Beherrschung von Programmiersprachen wie Python, Java oder C++
• Kenntnisse von Machine-Learning-Algorithmen und -Methoden
• Erfahrung mit Big-Data-Technologien wie Hadoop, Spark oder Apache Flink
• Ausgeprägte Problemlösungskompetenz und analytisches Denken
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud
• Vertrautheit mit Best Practices der Softwareentwicklung und Versionskontrollsystemen wie Git

Gehalt

Laut ZipRecruiter beträgt das durchschnittliche Jahresgehalt eines KI-Entwicklers 129.300 US-Dollar.

Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung

KI-Entwicklern bieten sich zahlreiche Karrierechancen. Sie können in Positionen als Senior Developer aufsteigen oder in Rollen wie KI-Architekt, Forscher oder KI-Berater wechseln – neben vielen weiteren Spezialisierungen.

Data Scientist

Eine zentrale Aufgabe von Data Scientists besteht darin, komplexe Probleme durch die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten zu lösen. Data Scientists übernehmen Aufgaben wie die Erstellung von Modellen mithilfe von Programmiersprachen, das Erkennen von Mustern in Datensätzen, die Kommunikation von Erkenntnissen an Stakeholder und die Beratung von Organisationen zur optimalen Nutzung ihrer Daten. Data Science spielt eine entscheidende Rolle in der KI, da sie Rohdaten in strukturierte Erkenntnisse umwandelt, die zum Training fortschrittlicherer KI-Modelle verwendet werden.

Zertifizierung oder Abschluss

• IBM Data Science Professional Certificate auf Coursera
• Das Senior-Data-Scientist-Zertifizierungsprogramm (SDS) des Data Science Council of America (DASCA)
• Azure Data Scientist Associate-Zertifizierung von Microsoft

Kenntnisse

• Fundierte Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, R oder SQL
• Sicherer Umgang mit Datenanalyse- und Statistiktools
• Vertrautheit mit Algorithmen und Methoden des maschinellen Lernens
• Fähigkeit, mit großen Datensätzen und Datenbanken zu arbeiten
• Sorgfalt und Genauigkeit bei der Datenanalyse

Gehalt

Laut Indeed beträgt das durchschnittliche Jahresgehalt eines Data Scientists 115.700 US-Dollar.

Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung

Auf einer höheren Karrierestufe können Data Scientists die Möglichkeit erhalten, Chief Data Officer zu werden. In dieser Position sind sie für die Datenstrategie und -Governance des Unternehmens verantwortlich und stellen sicher, dass datengestützte Erkenntnisse Geschäftsentscheidungen vorantreiben.

KI-Forschungswissenschaftler

Eine Karriere als KI-Forschungswissenschaftler umfasst die Erforschung des Einsatzes von KI, um neue Möglichkeiten zu erschließen – die meisten davon müssen erst noch definiert werden. Forschende entwickeln außerdem Algorithmen und führen Experimente durch, um neue KI-Methoden zu testen. Forschungswissenschaftler müssen äußerst wissbegierig und kreativ sein. Zudem benötigen sie ein solides Verständnis komplexer Themen wie Statistik, Datenanalyse, maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache.

Zertifizierung oder Abschluss

• Certified Research Scientist (CRS) der American Statistical Association (ASA)
• Certified AI Research Scientist (CAIRS) – Programm des American Institute of Business and Management

Kenntnisse

• Fundierte Kenntnisse in Informatik, Mathematik und Statistik
• Tiefgreifendes Verständnis von Algorithmen des maschinellen Lernens und neuronalen Netzen
• Sicherer Umgang mit Programmiersprachen wie Python, Java oder C++
• Fähigkeit, Daten zu analysieren und aus der Datenanalyse aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten
• Erfahrung mit KI-Forschungsprojekten und Veröffentlichungen
• Kontinuierliche Weiterbildung zu den neuesten Entwicklungen im Bereich KI

Gehalt

Laut Glassdoor beträgt das geschätzte Jahresgehalt eines KI-Forschungswissenschaftlers 117.700 US-Dollar.

Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung

Der Bedarf an Fachkräften, die sich mit ethischen Fragen und politischen Auswirkungen von KI auseinandersetzen können, wächst. Daher können KI-Forschungswissenschaftler in Positionen wechseln, die sich auf KI-Ethik, die verantwortungsvolle Entwicklung von KI und die Politikgestaltung im Zusammenhang mit KI-Technologien konzentrieren. Alternativ können sie eine akademische Laufbahn einschlagen, KI-Kurse unterrichten und an Universitäten oder Forschungseinrichtungen forschen.

Machine-Learning-Engineer

Machine-Learning-Engineers spielen eine zentrale Rolle bei der Entwicklung von KI-Programmen, -Anwendungen und -Software. Sie entwerfen die Modelle und Algorithmen, die KI funktionsfähig machen. Für die Entwicklung dieser Modelle müssen sie Daten organisieren, Modelle testen, KI-Modelle mit Sprachen wie Python programmieren und Aufgaben auf Produktionsebene zur Unterstützung der ML-Entwicklung übernehmen.

Zertifizierung oder Abschluss

• Professional Machine Learning Engineer von Google
• Machine Learning Specialization von Andrew Ng auf Coursera
• IBM Machine Learning Professional Certificate auf Coursera
• AWS Certified Machine Learning – Specialty auf Coursera

Kenntnisse

• Fundierte Kenntnisse in Algorithmen und Methoden des maschinellen Lernens
• Sicherer Umgang mit Programmiersprachen wie Python, R oder Java
• Vertrautheit mit Tools zur Datenbearbeitung und -analyse wie NumPy, Pandas und Scikit-learn
• Erfahrung mit Datenvisualisierungsbibliotheken wie Matplotlib und Seaborn
• Verständnis von Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie
• Kenntnisse in Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
• Fähigkeit, mit Big-Data-Technologien wie Hadoop, Spark oder SQL zu arbeiten

Gehalt

Laut Indeed beträgt das durchschnittliche Jahresgehalt eines Machine-Learning-Engineers 165.700 US-Dollar.

Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung

ML Engineers können sich in ihren Fachgebieten weiter spezialisieren, Senior-Engineers werden oder technische Leitungspositionen übernehmen. Sie können auch in die Machine-Learning-Forschung wechseln und sich auf die Entwicklung neuer Algorithmen, Methoden und Technologien im Bereich ML konzentrieren. Für diese Tätigkeit sind fundierte Kenntnisse in Informatik und Mathematik erforderlich.

Mehr erfahren: Die besten Zertifizierungen im Bereich Machine Learning

Deep-Learning-Engineer

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens , das mehrschichtige neuronale Netze nutzt, um große Datensätze zu analysieren und komplexe Muster zu erkennen, die in seine Ergebnisse einfließen. Deep Learning bildet die Grundlage für Technologien zur Bild- und Spracherkennung und ermöglicht es Modellen, direkt aus Daten zu lernen, statt sich bei jeder Aufgabe auf eine explizite Programmierung zu stützen. Deep-Learning-Engineers nutzen diesen Prozess, um hochintelligente KI-Modelle zu entwickeln, meist zur Unterstützung prädiktiver Analysen. Diese Engineers müssen Experten für maschinelles Lernen, neuronale Netze, Data Science und Programmierung sein.

Zertifizierung oder Abschluss

• IABAC’s Certified Deep Learning Expert Certification (CDLE – AI3060)
• Certified Deep Learning Associate von Skillfloor
• Certified Deep Learning Expert Course des Datamites Global Training Institute

Kenntnisse

• Sicherer Umgang mit Programmiersprachen wie Python, C++ oder Java
• Fundierte mathematische Kenntnisse, insbesondere in linearer Algebra, Analysis und Statistik
• Verständnis von Algorithmen und Methoden des maschinellen Lernens
• Vertrautheit mit Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Keras
• Erfahrung mit Datenvorverarbeitung, Feature Engineering und Modellevaluierung
• Kenntnisse neuronaler Netzwerkarchitekturen sowie ihrer Entwicklung und Optimierung

Gehalt

Laut Glassdoor beträgt das durchschnittliche Jahresgehalt eines Deep-Learning-Software-Engineers 127.500 US-Dollar.

Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung

Mit zunehmender Erfahrung und nachgewiesener Expertise im Bereich Deep Learning können Fachkräfte in Führungspositionen wie Technical Lead, Teammanager oder Projektmanager aufsteigen und Teams aus KI-/ML-Engineers leiten und betreuen.

Natural-Language-Processing-(NLP)-Engineer

Natural Language Processing oder NLP bezeichnet die Fähigkeit eines Computers, menschliche Sprache zu verstehen. NLP ist eine wichtige Grundlage für Chatbots und beliebte KI-Tools wie ChatGPT. Eine Karriere als NLP Engineer erfordert umfassende Kenntnisse in der Programmierung von KI-Modellen und -Systemen, die menschliche Sprache verstehen können. NLP Engineers müssen zwar über ausgeprägte Programmier- und Machine-Learning-Kenntnisse verfügen, doch auch ein solides Verständnis von Sprachstruktur und Semantik ist für die Entwicklung effektiver sprachbasierter Modelle wichtig.

Zertifizierung oder Abschluss

• Natural Language Processing Specialization auf Coursera (angeboten von DeepLearning.AI)
• Natural Language Processing (NLP) with Python for Machine Learning auf Udemy
• Natural Language Processing in TensorFlow auf Coursera (angeboten von Deeplearning.AI)
• Natural Language Processing Nanodegree von Udacity

Kenntnisse

• Sicherer Umgang mit Programmiersprachen wie Python, Java oder C++
• Fundierte Kenntnisse in Verfahren und Algorithmen der Verarbeitung natürlicher Sprache
• Vertrautheit mit Tools zur Datenvorverarbeitung und Textverarbeitung
• Gutes Verständnis von Sprachstruktur und Semantik

Gehalt

Laut Talent.com beträgt das durchschnittliche Jahresgehalt eines NLP Engineers 197.700 US-Dollar. 

Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung

Ein NLP Engineer kann sich in seinem Fachgebiet weiter spezialisieren und in technisch anspruchsvollere Positionen aufsteigen. Dazu kann beispielsweise die Tätigkeit als NLP-Architekt gehören, der in der Regel für den Entwurf und die Implementierung der gesamten NLP-Systemarchitektur eines Unternehmens verantwortlich ist. Alternativ kann ein NLP Engineer in eine Position als NLP-Forschender oder Berater wechseln.

Robotik-Engineer

Robotik-Engineers nutzen spezielle Hardware und Software, um Robotersysteme zu entwickeln, einschließlich Tests, Fehlerbehebung und Wartung. Die erforderlichen Fähigkeiten sind eine einzigartige und komplexe Kombination. Neben Kenntnissen in KI, Programmierung und Mathematik benötigen Robotik-Engineers in der Regel praktische mechanische Fähigkeiten sowie ein ausgeprägtes Verständnis von Elektronik, Sensortechnik und Steuerungssystemen.

Zertifizierung oder Abschluss

• Robotics Engineering & Applications von L&T EduTech auf Coursera
• Certified Robotic Engineer Courses von SMEC
• Robotics Engineering Certificate Program der Bradley University

Kenntnisse

• Ausgeprägtes Verständnis der Grundlagen und Systeme der Robotik
• Sicherer Umgang mit Programmiersprachen wie C++, Python und MATLAB
• Kenntnisse in Elektronik und elektrischen Systemen
• Fähigkeit, Robotersysteme zu entwerfen, zu bauen und Fehler zu beheben
• Ausgeprägte analytische und mathematische Fähigkeiten
• Verständnis der Grundlagen des Maschinenbaus
• Vertrautheit mit Robotersensoren und Aktoren

Gehalt

Laut Salary.com beträgt das durchschnittliche Jahresgehalt eines Robotik-Engineers 120.400 US-Dollar.

Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung 

Robotik-Engineers können ihre Karriere vorantreiben, indem sie sich auf bestimmte Bereiche der Robotik spezialisieren, etwa autonome Navigation, Computer Vision oder industrielle Automatisierung. Sie können auch Führungspositionen wie Projektmanager oder Leiter eines Robotikteams übernehmen, größere Entwicklungsprojekte beaufsichtigen und Teams anleiten oder Tätigkeiten in Forschung und Entwicklung anstreben.

KI-Produktmanager

KI-Produktmanager schließen die Lücke zwischen technischen und geschäftlichen Teams und steuern die Entwicklung von KI-Tools so, dass diese realen Anwendungsfällen und Geschäftszielen entsprechen. Sie legen in der Regel die Vision und Roadmap für KI-Produkte fest. Daher erfordert die Tätigkeit typischerweise technisches Know-how und ausgeprägtes unternehmerisches Verständnis.

Zertifizierung oder Abschluss

• IBM AI Product Manager Professional Certificate auf Coursera
• AI Product Management der Duke University
• Artificial Intelligence for Product Certification (AIPC) von Product School

Kenntnisse

• Produktstrategie und Roadmap-Planung
• Verständnis von KI-Technologien und ihren Anwendungen
• Kenntnisse agiler Softwareentwicklungsmethoden, kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI/CD)
• Kenntnisse in DevOps-Methoden
• Fähigkeit, technische Funktionen in benutzerfreundliche Features zu übersetzen
• Kenntnisse im Projektmanagement und in der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit
• Zwischenmenschliche und kommunikative Fähigkeiten

Gehalt

Laut Glassdoor beträgt das durchschnittliche Jahresgehalt eines KI-Produktmanagers 155.100 US-Dollar.

Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung

KI-Produktmanager können in leitende oder Führungspositionen im Produktmanagement aufsteigen, in denen sie möglicherweise gesamte KI-Portfolios oder Abteilungen leiten oder die übergeordnete KI-Strategie innerhalb eines Unternehmens verantworten. Alternativ können sie Möglichkeiten in der KI-Beratung erkunden und Unternehmen bei der Entwicklung von KI-Produkten und ihrer Strategie beraten.

Computer-Vision-Ingenieur

Computer-Vision-Ingenieure entwickeln KI-Modelle, die es Computern ermöglichen, visuelle Daten wie Bilder und Videos zu interpretieren. Außerdem programmieren sie Algorithmen für Aufgaben wie Objekterkennung, Gesichtserkennung und Bildklassifizierung, die in Branchen wie der Automobilindustrie (für selbstfahrende Autos), dem Gesundheitswesen (für medizinische Bildgebung) und der Sicherheitsbranche (für Überwachungssysteme und Zugangskontrollen) unverzichtbar sind.

Zertifizierung oder Abschluss

• MathWorks Computer Vision Engineer Professional Certificate auf Coursera
• Computer Vision Bootcamp auf Udacity
• Visual Computing Graduate Certificate von Stanford Online
• Computer Vision Certification der Carnegie Mellon University

Fähigkeiten

• Sichere Beherrschung von Computer-Vision-Frameworks wie OpenCV und MatLab sowie Deep-Learning-Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch
• Kenntnisse in Bildverarbeitungstechniken und -algorithmen
• Fundierte Programmierkenntnisse, insbesondere in Python und C++
• Erfahrung mit Datenvorverarbeitung und -augmentation
• Vertrautheit mit Hardwarebeschleunigung und GPU-Programmierung

Gehalt

Laut Glassdoor beträgt das durchschnittliche Jahresgehalt eines Computer-Vision-Ingenieurs 122.800 US-Dollar.

Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung

Computer-Vision-Ingenieure können in Forschungspositionen, technische Leitungsfunktionen oder Managementrollen aufsteigen und dabei KI-Anwendungen in bestimmten Bereichen wie autonomen Fahrzeugen oder Überwachungstechnologien verantworten.

Chief AI Officer

Chief AI Officer (CAIOs) sind die leitenden Führungskräfte, die für die Gestaltung und Überwachung der KI-Strategie eines Unternehmens verantwortlich sind. Sie stellen sicher, dass KI-Initiativen mit den Geschäftszielen übereinstimmen, und treiben die Entwicklung und Integration von KI-Technologien über Abteilungen und Teams hinweg voran. CAIOs leiten häufig funktionsübergreifende Teams und benötigen daher ausgeprägte Führungskompetenzen, ein Verständnis für Geschäftsstrategien sowie fundierte technische Kenntnisse. In vielen Unternehmen können die Aufgaben eines CAIO in die Zuständigkeit des Chief Technology Officer (CTO), des Leiters der Datenwissenschaft oder des VP of AI/ML fallen.

Zertifizierung oder Abschluss

• Executive Certificate in AI and Business Strategy von MIT Sloan
• AI in Business Strategy von Harvard Online

Fähigkeiten

• Strategische Planung und Geschäftssinn
• Fortgeschrittene Kenntnisse von KI-Technologien und ihren Anwendungen
• Führungskompetenz und funktionsübergreifende Zusammenarbeit
• Daten-Governance und Ethik

Gehalt

Laut Glassdoor variiert das durchschnittliche Jahresgehalt eines Chief AI Officer stark: Es reicht von 257.000 bis über 480.000 US-Dollar. 

Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung

Als Führungskräfte der C-Suite stehen Chief AI Officer typischerweise nahe an der Spitze der Organisationshierarchie. Sie können ihre Karriere durch den Wechsel in umfassendere C-Suite-Positionen wie die des CTO voranbringen und dort KI- sowie andere technische Portfolios im gesamten Unternehmen steuern. Alternativ können sie in beratende Funktionen oder Aufsichtsratspositionen wechseln, um verschiedene Unternehmen strategisch zu KI und digitaler Transformation zu beraten.

So starten Sie eine Karriere in der künstlichen Intelligenz

Wenn Sie eine Karriere im Bereich KI erwägen, helfen Ihnen einige wichtige Schritte beim Einstieg: Wählen Sie einen Karriereweg, erwerben Sie relevante Fähigkeiten, bauen Sie ein Portfolio auf und suchen Sie nach Einstiegspositionen.

Wählen Sie einen Karriereweg im KI-Bereich

KI umfasst verschiedene Spezialisierungen. Nehmen Sie sich daher Zeit, die Rollen zu erkunden, die zu Ihren Fähigkeiten und Interessen passen. Berücksichtigen Sie Ihre Stärken: Wenn Sie einen ausgeprägten mathematischen Hintergrund haben, könnten Positionen in der Datenwissenschaft oder im Machine-Learning-Engineering gut zu Ihnen passen. Wer sich für KI-Anwendungen in physischen Systemen interessiert, findet in der Robotik möglicherweise einen spannenden Karriereweg. Lesen Sie zahlreiche Stellenbeschreibungen und sprechen Sie mit Fachleuten aus der Branche, um zu verstehen, was die einzelnen Wege beinhalten.

Erwerben Sie relevante Kenntnisse und Fähigkeiten

Sobald Sie sich für einen Weg entschieden haben, beginnen Sie mit dem Aufbau des erforderlichen Wissens. Für KI-Positionen sind häufig Kenntnisse in Programmierung (insbesondere Python), Statistik und spezialisierten Bereichen wie Machine Learning oder Datenwissenschaft erforderlich. Sie könnten ein KI-Studium, eine Zertifizierung oder Onlinekurse absolvieren. Viele Onlineplattformen bieten Kurse vom Einsteiger- bis zum Fortgeschrittenenniveau an, die spezifische Fähigkeiten wie neuronale Netze oder die Verarbeitung natürlicher Sprache vermitteln. Praktika oder Ausbildungsprogramme können ebenfalls praktische Erfahrungen ermöglichen und sind wertvolle Ergänzungen zu Ihrer Ausbildung.

Bauen Sie ein Portfolio mit KI-Projekten auf

Ein KI-Portfolio hilft dabei, potenziellen Arbeitgebern Ihre praktischen Fähigkeiten zu zeigen. Beginnen Sie mit kleinen, relevanten Projekten in Ihrem Interessengebiet. Wenn Sie sich beispielsweise für Machine Learning interessieren, erstellen und trainieren Sie ein Modell mit einem Datensatz; wenn Ihr Schwerpunkt auf NLP liegt, könnten Sie versuchen, einen einfachen Chatbot oder ein Tool zur Sentimentanalyse zu entwickeln. Wenn Sie Ihre Arbeit auf GitHub oder einer persönlichen Website dokumentieren und Ihre Projekte präsentieren, verfügen Sie über einen Nachweis Ihrer Fähigkeiten für potenzielle künftige Arbeitgeber.

Vernetzen Sie sich und suchen Sie nach Einstiegspositionen

Sobald Sie ein Portfolio aufgebaut haben, beginnen Sie mit der Suche nach Einstiegspositionen im KI-Bereich. Konzentrieren Sie sich auf Junior-Positionen. Networking kann ein wichtiger Bestandteil Ihrer Jobsuche sein. Vernetzen Sie sich daher mit KI-Fachleuten auf LinkedIn, besuchen Sie Branchentreffen oder Konferenzen und engagieren Sie sich in Online-Communities. Der Einstieg in eine KI-Karriere braucht Zeit. Aktualisieren Sie daher kontinuierlich Ihre Kenntnisse, bleiben Sie neugierig und seien Sie offen dafür, neue Bereiche zu erlernen, während sich das Feld weiterentwickelt.

Die Zukunft von Karrierewegen im KI-Bereich

Die Branche für künstliche Intelligenz erlebt derzeit einen tiefgreifenden Boom. Um das Wachstumstempo einzuordnen, betrug die Marktgröße im Jahr 2021 95,6 Milliarden US-Dollar, und bis 2030 soll sie Prognosen zufolge 1,8 Billionen US-Dollar erreichen – bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 36,6 Prozent. Dieses Wachstum wird KI-Unternehmen und andere Organisationen dazu veranlassen, zusätzliches Personal einzustellen. Nach Angaben des Bureau of Labor Statistics werden die Arbeitsplätze in Computer- und Informationstechnologie zwischen heute und 2031 um 15 Prozent zunehmen. Das ist deutlich schneller als das durchschnittliche Wachstum aller anderen Berufe.

Die Jobmöglichkeiten reichen von Positionen, die speziell auf KI ausgerichtet sind, bis hin zu solchen mit Schwerpunkt auf Daten und Machine Learning. Aufgrund der Eigenschaften und der Komplexität von KI gibt es nahezu unbegrenzt viele Karrierewege, aus denen Sie wählen können.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Fazit: Die Karrierechancen im KI-Bereich wachsen

Mit dem weiteren Wachstum der KI-Branche werden auch die Chancen auf eine äußerst erfolgreiche Karriere als KI-Fachkraft zunehmen. Zwar nutzt KI Software und Hardware, um hochkomplexe technische Aufgaben auszuführen, doch dahinter stehen nach wie vor Menschen als treibende Köpfe. Wenn Sie einen neuen Karriereweg in der Technologiebranche erwägen, könnte eine Karriere im KI-Bereich besonders lohnend für Sie sein.

Entdecken Sie unsere umfangreiche Liste der 150 führenden KI-Unternehmen , die sich auf diese dynamische Technologie konzentrieren und die Art und Weise verändern, wie sie eingesetzt wird.