Neue Berufsbilder im Zeitalter der KI
Ausgewähltes Thema: Neue Berufsbilder im Zeitalter der KI. Entdecke, wie sich Arbeit rasant verändert, welche Chancen heute entstehen und wie du dich bewusst positionierst. Lies mit, diskutiere mit und abonniere für frische Einblicke!
Vom Hype zu echten Rollen
Vor zwei Jahren diskutierten wir vor allem Visionen. Heute stehen in Stellenausschreibungen konkrete Profile, Budgets und KPIs. Unternehmen suchen Menschen, die Modelle zuverlässig, sicher und messbar in Produkte, Prozesse und Teams bringen.
Drei treibende Kräfte
Automatisierung senkt Kosten, Regulierung schafft klare Leitplanken, und Produktreife bringt Verlässlichkeit. Zusammen erzeugen sie Bedarf für neue Jobs, die Technik, Verantwortung und greifbaren Nutzen klug miteinander verbinden.
Rollen im Prompt- und Modell-Ökosystem
Prompt Engineer: Brücke zwischen Idee und Modell
Diese Rolle verbindet Sprachgefühl, Systemdenken und Domänenwissen. Gute Prompt Engineers bauen wiederverwendbare Muster, testen systematisch und dokumentieren, damit Teams konsistente Resultate erhalten statt Glückstreffer.
Model Curator: Qualitätswächter der Modelle
Model Curators bewerten Modellvarianten, verwalten Versionen und prüfen Kosten, Latenz, Bias und Genauigkeit. Sie orchestrieren Benchmarks und entscheiden, welches Modell für welche Aufgabe wirklich passt.
AI Trainer: Feintuning mit menschlichem Feedback
Mit Techniken wie RLHF verknüpfen Trainer Praxiswissen und Modellverhalten. Sie gestalten Bewertungsrubriken, pflegen Datenpipelines und sorgen dafür, dass Modelle nützlicher, sicherer und nachvollziehbarer werden.
Ethik, Recht und Governance
AI-Ethiker moderieren Spannungen zwischen Tempo, Nutzen und Werten. Sie definieren Leitlinien, prüfen Szenarien, beraten Produktteams und verankern Fairness, Transparenz und Inklusion in jede Entscheidungskette.
Ethik, Recht und Governance
Diese Rolle versteht Regulatorik im Detail und übersetzt sie in konkrete Prozesse. Auditierbare Dokumentation, Risikoklassifikationen, Lieferantenprüfungen und wirksame Kontrollen werden zum Tagesgeschäft mit echtem Einfluss.
Datenzentrierte Berufe
Data Annotation Lead: Qualität konsequent steuern
Sie definieren Guidelines, führen Reviewer, messen Inter-Rater-Reliabilität und schließen Lücken in den Datensätzen. Das Ergebnis: konsistente Trainingsdaten, die Modelle wirklich klüger statt nur größer machen.
Synthetic Data Designer: Lücken kreativ füllen
Mit simulierten, entprivatisierten Daten ergänzen sie seltene Fälle, testen Edge-Szenarien und verringern Bias. Strenge Validierung sorgt dafür, dass synthetische Beispiele echten Mehrwert liefern.
Data Steward für KI: Governance von Anfang an
Stewards dokumentieren Herkunft, Zustimmung, Nutzungsrechte und Risiken. Sie etablieren Observability, definieren Datenverfall und halten Systeme langfristig auditierbar, sicher und verantwortungsvoll nutzbar.
Human-in-the-Loop und Teamarbeit
KI-Onboarding-Coach: Teams befähigen statt überfordern
Coaches übersetzen Tools in verständliche Workflows, demonstrieren Best Practices und messen echte Nutzgewinne. So sinkt Widerstand, und Mitarbeitende entdecken Chancen, die vorher unsichtbar waren.
Einstieg, Lernpfade und Portfolio
Breit verstehen, tief glänzen. Kombiniere Domänenwissen, Datenkompetenz, systematisches Testen und Storytelling. So wirst du zur Person, die Technologie, Fachlichkeit und Nutzen elegant zusammenbringt.
Einstieg, Lernpfade und Portfolio
Baue eine Mini-Benchmark, definiere Risikotests, dokumentiere Prompt-Patterns, oder entwirf einen Governance-Plan. Teile Ergebnisse transparent, erkläre Entscheidungen und bitte die Community um kritisches Feedback.
