Hardskill KI: Mehr Unternehmen verlangen von ihren Bewerbern Erfahrung mit KI

Was sind die Hardskills?

Die Hardskills sind spezifische, messbare Fähigkeiten und Kenntnisse, die durch die Ausbildung, Erfahrung oder formale Bildung erworben werden. Sie sind in der Regel leicht quantifizierbar und können in einem beruflichen Kontext nachgewiesen werden, wie zum Beispiel Programmierkenntnisse, Fremdsprachenkenntnisse oder technische Qualifikationen. Im Gegensatz zu Softskills, die eher persönliche Eigenschaften und zwischenmenschliche Fähigkeiten umfassen, sind Hardskills konkrete, handfeste Kompetenzen. Die neuste Kompetenz, die sich der Mensch aneignen sollte, ist der Hardskill KI. Dadurch dass das Thema Künstliche Intelligenz immer bedeutender wird, ist es unumgänglich, dass sich die Menschen mit dem Thema intensiv auseinandersetzen und sich die Fähigkeiten aneignen. Auch unter dem New Work Aspect Live-Long Learning ist eine Weiterentwicklung der eigenen Kompetenzen wichtig.

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Warum wird KI immer bedeutender?

Das Thema Künstliche Intelligenz hat seit 2022 große Wellen geschlagen. Mit der Veröffentlichung von ChatGPT für die Weltbevölkerung haben sich immer mehr Unternehmen und Privatpersonen mit dem Thema auseinander gesetzt. Aber bereits in den Jahren vorher gab es schon Interesse an dem Thema.

Bis 2030 wird von führenden Experten ein immenses Wirtschaftswachstum von 15,7 Billionen Dollar erwartet. Das wird voraussichtlich allein vom Einsatz der KI ausgelöst. Das heißt, das diejenigen, die sich mit KI beschäftigen, am Ende auch die Chance nutzen und gewinnen können. Fakt ist: KI wird zukünftig im Büroalltag fest integriert werden. Außerdem werden durch die KI und Nutzung dieser ein weites Feld neuer Jobs entstehen.

Wie viele Jobs mit KI werden ausgeschrieben?

In einer StepStone Studie haben Experten die Stellenausschreibungen in Deutschland analysiert. Der festgelegte Zeitraum liegt zwischen Januar 2019 und Oktober 2023. Ziel der Analyse war die Feststellung, wie oft Begrifflichkeiten wie Deep Learning, Prompting oder Machine Learning unter den nötigen Hardskills aufgeführt wurden. Damit sind im weitesten Sinne die KI Hardskills gemeint. Das Ergebnis: der Wert lag 2023 etwa 46 Prozent über dem von 2019. Innerhalb der fünf Jahre hat sich die Nachfrage um fast 50 Prozent gesteigert. Im Zeitraum von 2019 bis 2021 nahm der Anteil sogar um 85 Prozent zu. Im Jahr 2022 waren es sogar 117 Prozent. Mit dem Durchbruch von ChatGPT ist dieser Zuwachs zu erklären.

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Welche KI Hardskills sind wichtig?

Für den Umgang mit KI-Programmen gibt es verschiedenen Hardskills, die man sich aneignen kann. Je nach spezifischen Anwendungsbereich unterscheiden die sich nochmal voneinander. Hier sind einige grundlegende Hardskills, die für KI-Entwicklung und Anwendung relevant sein können:

• Programmierung: Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, Java, C++ oder R sind entscheidend für die Entwicklung von KI-Algorithmen und -Anwendungen.

• Maschinelles Lernen: Erfahrung mit verschiedenen maschinellen Lernmethoden wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen ist entscheidend. Dies beinhaltet das Verständnis von Algorithmen wie Support Vector Machines, neuronale Netzwerke, Entscheidungsbäume und Clustering-Algorithmen.

• Datenbankkenntnisse: Fähigkeiten im Umgang mit großen Datensätzen und Datenbanken sind wichtig, um Daten für das Training von KI-Modellen zu sammeln, zu speichern und zu verwalten.

• Big Data-Technologien: Vertrautheit mit Big-Data-Tools und -Technologien wie Apache Hadoop, Apache Spark und NoSQL-Datenbanken ist in Umgebungen mit großen Datenmengen von Vorteil.

• Naturliche Sprachverarbeitung (NLP): Für KI-Anwendungen im Bereich der Sprachverarbeitung sind Kenntnisse in NLP-Techniken und -Tools erforderlich.

• Deep Learning: Vertiefte Kenntnisse in Deep Learning-Methoden und -Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch sind entscheidend, da tiefe neuronale Netzwerke in vielen modernen KI-Anwendungen eine zentrale Rolle spielen.

• Algorithmen und Datenstrukturen: Solide Grundkenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen sind für die Effizienz von KI-Anwendungen von Bedeutung.

• Cloud-Computing: Vertrautheit mit Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure oder Google Cloud Platform kann wichtig sein, um KI-Anwendungen skalierbar und ressourceneffizient zu gestalten.

Die Kombination dieser Hardskills ermöglicht es Fachleuten, effektiv an der Entwicklung, Implementierung und Optimierung von KI-Technologien zu arbeiten. Es ist wichtig zu beachten, dass sich die Anforderungen je nach spezifischem KI-Bereich oder Anwendungsfall unterscheiden können.

Worauf achten Unternehmen noch?

Neben den KI-Hardskills, sind die Softskills auch weiterhin sehr wichtig. Nicht für alles braucht es einen KI-Experten. Die Nachfrage nach den Skills, die eine KI nicht übernehmen kann, ist ebenfalls enorm gestiegen. Es gab seit 2019 fast eine Verdreifachung der Soft Skills in Stellenanzeigen. Besonders für die Skills Flexibilität, Kommunikationsfähigkeit, Lernbereitschaft sowie Kreativität sind besonders gefragt. Bei diesen Fähigkeiten gab es den größten Zuwachs zwischen 27 Prozent und 38 Prozent. Außerdem ist wichtig, das die KI nicht alleine funktioniert. Es braucht immer noch einen Menschen, der mit der KI arbeitet.

Fazit zu den KI-Hardskills

Insgesamt zeichnete sich bereits in den letzten Jahren ein Trend ab, der sich auch in Zukunft noch deutlicher äußern wird. Das Thema KI hatte in den letzten Jahren schon eine gewissen Relevanz, die in den vergangenen zwei Jahren nochmal deutlich zugenommen hat. Mit dem großen Aufschwung Ende 2022 und im Jahr 2023 wird sich dieser Trend auch in Zukunft fortsetzen, da das Thema in den nächsten Jahren eine immense wirtschaftliche Relevanz haben wird. Dennoch bleiben auch die Soft Skills wichtig, da sich der Arbeitsmarkt im Allgemeinen wandelt.

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