AI-Spezialist*in

Andere Bezeichnung(en): AI-Specialist (m./w./d.), KI-Entwickler*in, AI-Developer*in, KI-Engineer (m./w./d.), AI-Engineer (m./w./d.)

English: AI specialist

Berufsbeschreibung

AI-Spezialist*innen sind mit der Entwicklung, Programmierung und Testung von technischen Systemen, Geräten und Anlagen mit künstlicher Intelligenz (AI = Artificial Intelligence, auch KI =  Künstliche Intelligenz) befasst. AI wird in vielen verschiedenen Branchen und Anwendungsfeldern genutzt und ständig kommen neue hinzu. Industrieroboter, selbstfahrende Autos (Self-Driving Cars), "sprechende" Elektronikgeräte und Smart Cities sind nur einige Schlagworte die für den technologischen "Megatrend" des 21. Jahrhunderts stehen.

AI-Spezialist*innen sind in der Regel ausgebildete Informatiker*innen, Computertechniker*innen oder Datenwissenschafter*innen (Data Scientists). Sie entwickeln und programmieren insbesondere AI-Software, welche sich dadurch auszeichnet, dass die mit AI-Software ausgestatteten technischen Systeme (wie z. B. Computer und Roboter) ähnlich dem Menschen von selbst lernen, Sprache/Gesichter/Objekte erkennen und sprechen können. Zu diesem Zweck versuchen AI-Spezialist*innen die kognitiven Prozesse des Menschen nachzubilden. Diese Aufgabe erfordert aufwändige Forschungs- und Entwicklungsarbeit in interdisziplinären Teams.

AI-Spezialist*innen arbeiten in privaten und universitären Forschungs-& Entwicklungslabors mit Berufskolleg*innen, Forschungsleiter*innen und zahlreichen Spezialist*innen, siehe z. B.: Informatiker*in, Data Scientist (m./w./d.), Computerlinguist*in, Computermathematiker*in oder °Neurowissenschafter*in.

AI-Spezialist*innen sind mit der Entwicklung, Programmierung und Testung von AI-Software sowie von technischen Systemen, Geräten und Anlagen, die mit AI-Software operieren, befasst (AI = Artificial Intelligence = KI =  Künstliche Intelligenz).

AI-Software bildet kognitive Prozesse des Menschen nach, insbesondere Prozesse der sensorischen Wahrnehmung, Objekterkennung, Informationsverarbeitung und Sprache. KI oder AI ist in diesem Sinne eine Methode des Maschinenlernens (Machine Learning), bei der es darum geht, dass Maschinen, ähnlich dem Menschen, selbständig lernen, Erfahrungen sammeln, Entscheidungen treffen, Muster und Objekte erkennen und natürliche Sprachen verstehen und wiedergeben können. Kurz gesagt ist es das Ziel von AI-Technologie, Maschinen so zu programmieren, dass sie neue Dinge lernen, die ihnen zuvor nicht programmiert wurden. Um dies zu bewerkstelligen müssen AI-Spezialist*innen spezielle Algorithmen entwickeln und immense Datenmengen erfassen und auswerten.

Die AI-Entwicklung gliedert sich grob in drei Bereiche Neuronale Netze (Neural Networks), Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing) und Deep Learning (Maschinelles Lernen) und AI-Spezialist*innen sind meist in einem dieser Bereiche tätig, arbeiten aber  interdisziplinär mit Berufskolleg*innen aller Bereiche zusammen.

Neuronale Netze bilden die Grundlage, um Computern das Denken und Lernen beizubringen. Hierbei imitieren AI-Spezialist*innen kognitive Abläufe des menschlichen Gehirns, z. B. wie es Sinneseindrücke abstrahiert und klassifiziert. Mit Hilfe von neuronalen Netzen kann AI-Software lernen, Gesichter, Bilder und Objekte zu erkennen. Auf Basis einer statistisch ausreichend großen Datenmenge können AI-Systeme mit hoher Genauigkeit Vorhersagen treffen und daraus Handlungsanweisungen ableiten.

Beim Natural Language Processing arbeiten AI-Spezialist*innen mit Linguist*innen, Computerlinguist*innen und anderen Expert*innen zusammen zur Entwicklung von AI-Software, die es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verarbeiten und wiederzugeben. Für Deep Learning entwickeln AI-Spezialist*innen Machine Learning Tools, die es einer Maschine ermöglicht, Probleme zu lösen, selbständig Entscheidungen zu fällen und aus Daten Schlussfolgerungen abzuleiten, die menschliche Entscheidungsprozesse nachempfinden.

In jedem Fall ist die Arbeit von AI-Spezialist*innen stark  interdisziplinär ausgerichtet. Je nach Tätigkeitsfeld oder Projekt arbeiten sie im Team mit verschiedensten Fachkräften und Spezialist*innen und oft in  Kooperation mit Expert*innen der Neuro-/Kognitionswissenschaften,  Linguistik oder Psychologie.

Anwendungsfelder von Artificial Intelligence und AI-Software sind beispielsweise Bereiche der Mensch-Maschine-Interaktion wie z. B. "smarte" Assistenztechnologien, "smarte" Unterhaltungselektronik, selbstfahrende Autos, Übersetzungssoftware, Bilderkennung, Programme zur Datenanalyse sowie Anwendungen im Bereich der Medizintechnik, Lagerwirtschaft und  Logistik und "Smart City", aber auch Roboter, humanoide Roboter und zahlreiche andere Anwendungsgebiete. Viele Anwendungen stecken allerdings noch in den Kinderschuhen und basieren meist weniger auf Künstlicher Intelligenz als auf programmierten Algorithmen.

AI-Spezialist*innen arbeiten mit Computern unterschiedlicher Art und Größe - vom Tablet, über Notebooks und Laptops bis hin zu Desktops mit großen Screens, vernetzten Systemen der Informations- und Kommunikationstechnik, Peripheriegeräten und mit zugehörigen Softwaresystemen sowie mit Fachbüchern, Fachjournalen, Formelsammlungen, Tabellen und Handbücher.

Sie arbeiten mit Programmiersprachen wie z. B. php, Python, Javascript, Delphi, Kylix, JBuilder, C++, AppServer, Ruby oder InterBase. Ihre Plattformen sind häufig Windows, Linux oder Java. Sie führen technische Unterlagen und Dokumentationen und verwenden Notizblöcke, Stifte, Whiteboards, Memos und dergleichen mehr.

AI-Spezialist*innen arbeiten in den Räumlichkeiten von Forschungs- und Entwicklungslabors, sowie in Büros und Besprechungszimmern. Sie arbeiten in interdisziplinären Teams bestehend aus Berufskolleg*innen, Forschungsleiter*innen und zahlreichen Spezialist*innen, siehe z.B.:
Informatiker*in, Computertechniker*in, Computerlinguist*in, Computermathematiker*in, Data Scientist (m./w./d.), Cognitive Developer (m./w./d.), Deep Learning Engineer (m./w./d.), Neurowissenschafter*in, Neurolinguist*in, Natural Language Processing Expert*in, Robotic Systems Engineer (m./w./d.), Software-Programmierer*in oder Principal Investigator (PI) (m./w./d.).

Als AI-Spezialist*in arbeitet man oft mit Expert*innen aus den unterschiedlichsten Fachbereichen (Neurowissenschaften, Psychologie usw.) zusammen. Interdisziplinäres, vernetztes Denken ist daher sehr wichtig in diesem Beruf. Die Arbeitszeiten von AI-Spezialist*innen sind relativ flexibel und richten sich nach dem Aufwand ihrer konkreten Projekte. Auch Mehrarbeit und Überstunden sind keine Seltenheit.
Dadurch, dass sie viel am Computer arbeiten, ist in diesem Beruf auch mobiles/ortsunabhängiges Arbeiten unterwegs oder im Homeoffice gut möglich. Gleichzeitig darf längeres Arbeiten an Bildschirmen, oft bei künstlicher Beleuchtung, für AI-Spezialist*innen kein Problem darstellen.

  • AI-Software entwickeln und programmieren
  • AI Algorithmen schreiben und entwickeln
  • Datengrundlagen für AI erfassen
  • AI-generierte Daten analysieren und auswerten
  • Software, Anwendungen, Tools für Maschinelles Lernen entwickeln und testen
  • Software für Datenverarbeitung in Neuronalen Netzwerken entwickeln und testen
  • Software für Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing) entwickeln und testen
  • AI-Systeme testen, verbessern, optimieren
  • technische Dokumentationen führen
  • Studien, Berichte, Memos, Reportings erstellen
  • mit Projekt-/Entwicklungsteam Meetings und Besprechungen durchführen
  • aktuelle Studien und Forschungsberichte lesen
  • Tagungen, Kongresse, Fachmessen etc. besuchen
  • technische, wissenschaftliche Unterlagen wie Fachbücher, Fachjournale, Handlexika führen

Beschäftigungsmöglichkeiten für AI-Spezialist*innen ergeben sich vor allem in Forschungs- und Entwicklungsbereichen von universitären und außeruniversitären Forschungseinrichtungen sowie in Unternehmen der IT-Branche, Social-Media-Unternehmen und Industriebetrieben mit KI-Anwendungen. Immer wieder finden AI-Spezialist*innen auch in kleineren Start-ups Beschäftigung, die neue KI-Anwendungen entwickeln, oder sie gründen selbst solche Start-ups.

Beschäftigungsmöglichkeiten bestehen insbesondere in:

  • Fachhochschulen, Universitäten und universitäre Forschungseinrichtungen
  • außeruniversitäre Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen
  • Forschungs- und Entwicklungslabors von Gewerbe- und Industriebetrieben der KI-Technologie
  • Gewerbe- und Industriebetriebe der Robotertechnik
  • Software-Unternehmen, Social-Media-Unternehmen
  • Selbstständig in eigenen Start-ups

Im Bereich der AI/KI sind z. B. folgende Spezialisierungsmöglichkeiten gegeben:

  • Machine Learning Engineering
  • AI Developing & Engineering
  • Cognitive Developing
  • Deep Learning Engineering
  • Natural Language Processing
  • Robotic Systems Engineering
  • Data Science
  • Business Intelligence Developing
  • AI Consulting

Aufgrund der rasanten Entwicklungen in diesem Feld ist damit zu rechnen, dass der Grad und Umfang an Spezialisierungsmöglichkeiten in diesem Beruf beständig zunehmen wird.

Spezialisierungs- und Aufstiegsmöglichkeiten (Auswahl):

Hier finden Sie ein paar Begriffe, die Ihnen in diesem Beruf und in der Ausbildung immer wieder begegnen werden:

 Cognitive Science Hardware Künstliche Intelligenz Kybernetik Software