Karriere mit Künstlicher Intelligenz – Ein breites Berufsfeld

Der IT-Sektor ist für viele ein lukrativer Arbeitsmarkt. Insbesondere der KI-Bereich stellt für angehende Studenten und Auszubildende, aber ebenso für Quereinsteiger, eine Chance dar, beruflich Fuß zu fassen. Denn neben exzellenten Arbeitschancen und guter Vergütung bietet dieser Bereich auch ein vielfältiges und interdisziplinäres Arbeits- und Forschungsfeld.

Obwohl die meisten Branchen international mittlerweile verstärkt auf KI-Systeme setzen, liegt Deutschland in vielen Bereichen weit zurück. Laut dem Branchenverband Bitkom geben zwar viele Unternehmen, an die Vorteile beim Einsatz von KI-Systemen zu erkennen, doch ein Zuwachs erfolgt bisher eher langsam. Inflation und Pandemie mögen die Risikobereitschaft der Unternehmen gesenkt haben, aber diese Faktoren betreffen nicht nur den Standort Deutschland und erklären auch nicht die fehlenden Entwicklungen der letzten Jahrzehnte.

Fachkräftemangel verunsichert Unternehmen

Der Mangel an qualifizierten Nachwuchskräften im IT-Bereich stellt die Unternehmen laut einer Studie des Institutes der deutschen Wirtschaft (IW) vor Herausforderungen. So fehlten im Jahr 2021 circa 29.000 Fachkräfte im Bereich IT. Dieser Fachkräftemangel lässt auch laut Bitkom die Unternehmen zögern, KI-Systeme stärker zu nutzen. Da MINT-Studiengänge im Allgemeinen als sehr arbeitsintensiv und schwierig empfunden werden, schrecken viele Studenten davor zurück, sich für ein Studium der Informatik zu entscheiden. Und auch wenn der Studienbereich Informatik mittlerweile ein Viertel der MINT-Fächer ausmacht, ist die Studierendenabbruchquote mit 36% dramatisch hoch

Doch ein Strategiewechsel zeichnet sich ab. Die Bundesregierung nimmt in den letzten Jahren vermehrt Geld in die Hand, um dem Fachkräftemangel Herr zu werden. So werden E-Learning-Kurse gefördert, mit welchen die Mitarbeiter mittelständischer Unternehmen geschult werden sollen, um für den Einsatz von KI-Systemen vorbereitet zu sein. Es entstehen aber auch immer mehr Möglichkeiten aus Bachelorstudiengängen welche keinen IT-Fokus haben, in KI-Masterstudiengänge zu wechseln. Denn der Bereich der KI-Studien benötigt nicht nur Fachkräfte aus der IT, sondern gerade Studierende aus den Geisteswissenschaften.

Die Hoffnung ist, dass wenn genug Personal vorhanden ist, auch deutsche Unternehmen verstärkt in KI-Systeme investieren und nicht den internationalen Anschluss verlieren. Um aber herauszufinden, ob die eigene berufliche Zukunft im Bereich KI liegen könnte, lohnt es sich, die geläufigsten Arbeitsfelder von KIs zu betrachten.

Natural Language Processing

Der Bereich des Natural Language Processing (NLP) ist sicherlich derjenige, welcher uns im Alltag am prominentesten begegnet. Hier wird es einem Programm ermöglicht, je nach Einsatzfeld, natürliche Sprache zu verarbeiten, zu verstehen oder sogar zu generieren. Beispiele sind:

Sprachassistenten wie Siri oder Alexa
Anrufweiterleitungen und Chatbots im Kundenservice
Sprachanalyseprogramme in der Medizin, meist in der Logopädie
Speech-to-text Umwandlung, zum Beispiel Youtubes automatische Untertitel
Text-to-speech Umwandlung, wie bei dem Gesangssynthesizer Vocaloid
Sprachübersetzer wie DeepL oder Google Übersetzer

Damit die KI diese Aufgaben erledigen kann, sind für den Entwickler Kenntnisse der Phonetik sowie der allgemeinen Sprachwissenschaft entscheidend. Für viele Bereiche der Spracherkennung ist es notwendig, Deep Learning anzuwenden.

Deep Learning

Beim Deep Learning wird versucht durch Algorithmen, welche den neuronalen Netzwerken des Gehirns nachempfunden sind, große Mengen an Daten zu verarbeiten und ohne menschliches Eingreifen präzise zu analysieren. Deep Learning hilft einem KI-System dabei, Muster zu erkennen und Anomalien zu filtern. Bereiche, in denen Deep Learning eingesetzt werden, sind:

Erkennung von Straßenschildern beim autonomen Fahren
Spiele-KIs wie Deepminds Schach und Go KI AlphaZero
Gesichtserkennungssoftware wie Apples Face ID
Sprachanalyse bei NLP
Uploadfilter bei Youtube oder Facebook
Bedrohungserkennungen in der Cybersecurity

Der Nachteil beim Deep Learning ist, das große Mengen an Daten benötigt werden, um das Ergebnis präzise zu machen. Die Verarbeitung dieser Datenmengen benötigt auch einiges an Rechenressourcen und ist daher meist auf Hochleistungsrechner angewiesen. Außerdem kann durch die Eingabe falscher Daten das Endergebnis leicht sabotiert werden. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, jedoch werden diese Begriffe oft miteinander verwechselt.

Robotik

Auch in Teilgebieten der Robotik spielt Künstliche Intelligenz eine Rolle. Denn wenn Roboter autonom handeln sollen und sie nun also nicht mehr direkt von einem Menschen gesteuert werden sollen, wird komplexe KI benötigt. Diese Roboter sollen nun Tätigkeiten alleine oder als kollaborierende Roboter, kurz Cobots, gemeinsam mit Menschen erledigen. Während bei der klassischen Industrierobotik ein programmierter Roboter einen Arbeitsablauf autonom verrichtet, wird von modernen Robotern weit mehr verlangt.

Ein Beispiel für einen solchen modernen Robot ist das mittlerweile eingestellte Robotermodell Pepper. Bei Pepper handelte es sich um einen Roboter, dessen Spezialgebiet das Erkennen von Emotionen ist. So ist er in der Lage Witze zu erzählen oder ein kleines Tänzchen aufzuführen, um Personen aufzuheitern. Außerdem kann er einfache Fragen beantworten und Orientierungshilfe geben. Er wurde deshalb oft in Bereichen eingesetzt, in denen viele Menschen auf vergleichsweise wenig Personal treffen, um dort zu helfen, die Mitarbeiter zu entlasten. Er wird oft in Alten- und Pflegeeinrichtungen eingesetzt, aber man findet ihn auch im Einzelhandel. Die Universität Trier setzt ihn momentan im Rahmen eines Forschungsprojektes in der Mensa ein. Die KI die für solche Roboter benötigt wird, ist komplex und verbindet viele Teilbereiche KI-Entwicklungen miteinander und mit anderen Fachbereichen wie der Psychologie und Soziologie.

KI-Ethik

Ein weiterer Bereich, der Künstliche Intelligenz mit Geisteswissenschaften verbindet, ist die KI-Ethik. Grundvoraussetzung sind hier sowohl Kenntnisse der KI-Systeme als auch der Ethik als Teil der Philosophie, sowie auch aus der Soziologie.

Die Fragen, die sich hier gestellt werden sind breit gefächert. Von den Auswirkungen, die der Einsatz von KI auf den Arbeitsmarkt hat, über die Auswirkungen von Kampfrobotern wie dem Samsung SGR-A1 oder dem Einsatz von von KI ausgewählten strategischen Zielen für Drohnen. Auch die Fragen von Rechten, die eine Künstliche Intelligenz haben kann oder von Gesetzen, denen eine KI unterworfen seien muss, wie den Robotergesetzen von Isaac Asimov, werden hier behandelt. Diese Fragen betreffen auch die Bereiche Jura und Politikwissenschaften.

Aber auch Fragen was das Mensch-Sein ausmacht und wie wir uns von Künstlichen Intelligenzen unterscheiden oder über die Natur des Lernens an sich, sind hier von Belang. Bei diesen Fragen wird auch auf das Wissen der Pädagogik und Anthropologie gesetzt werden.

Künstliche Kreativität

Auch im ästhetischen Bereich lässt sich KI anwenden. Schon jetzt gibt es Programme, welche sich mit Bildern, Musik oder Texten füttern lassen, um danach aus der Summe der Daten ein Werk zu produzieren. Desto mehr Daten ein solches Programm hat, desto ununterscheidbarer wird das Endergebnis von Kunst, die ein Mensch entworfen hat.

Auch im Journalismus wird es dadurch zu Veränderungen kommen. Bereits im Jahr 2020 hat die Washington Post Unterstützung durch einen KI-Reporter. Das Heliograf genannte Programm soll dabei helfen, schneller Daten an die Leser weiterzugeben, als dies ein Mensch könnte. Zuerst wurde Heliograf bei Sportevents, danach bei der Präsidentschaftswahl 2020 in den Vereinigten Staaten eingesetzt. Der Guardian ließ 2020 sogar einen von einer KI geschriebenen Kommentar veröffentlichen.

Wer sich mit Journalismus oder Kunst und KI auskennt, kann diese mit qualitativ hochwertigeren Daten füttern und damit ein besseres Endprodukt erschaffen.

Künstliche Intelligenz als Chance

Der Bedarf an KI-Experten ist international ungebrochen und es werden regelmäßig neue Arbeitsfelder in diesem Bereich erschlossen. Durch Trainings oder Weiterbildung kann selbst für Personen aus nicht genuinen Informatikfeldern der Weg ins Berufsfeld Künstliche Intelligenz bereitet werden. Die Chancen standen selten besser, die eigenen Expertisen mit einem so breit aufgestellten Arbeitsfeld wie der KI-Entwicklung zu verbinden.

Mittelfristig wird sich auch der deutsche Markt den veränderten globalen Bedingungen nicht verschließen können und unseren Alltag transformieren. Wer nun vorsorgt und sich anpasst, wird so vielleicht Teil der zukünftigen Industrie 4.0 sein. Denn auch wenn Deutschland lange gewartet hat, die Künstliche Intelligenz ist von der Regierung nun zur Chefsache erhoben worden. Wer sich aber den neuen Bedürfnissen nicht angleicht, der wird vielleicht das Schicksal der Kutscher, Dreher und Weber teilen.

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