Fähigkeiten, die für die Arbeit mit KI erforderlich sind
Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um mit KI zu arbeiten? Werden Sie Mitglied bei INVIAI und entdecken Sie die wichtigen Hard- und Soft Skills, um KI erfolgreich in Ihrer Arbeit anzuwenden.
Künstliche Intelligenz (KI) transformiert weltweit Branchen, weshalb Fachkräfte aus verschiedenen Bereichen KI-bezogene Fähigkeiten entwickeln müssen. Wie die OECD feststellt, treibt die Verbreitung von KI „einen erhöhten Bedarf sowohl an spezialisierten KI-Experten als auch an Mitarbeitern mit einem allgemeineren Verständnis von KI“ voran.
Mit anderen Worten: Auch nicht-technische Rollen profitieren zunehmend von grundlegender KI-Kompetenz – dem Verständnis, wie KI-Tools funktionieren, welche Daten sie verwenden und wie sie menschliche Aufgaben ergänzen können.
Lernende benötigen „grundlegendes KI-Wissen und -Fähigkeiten“, um effektiv mit KI umzugehen. Erfolg in der KI-Ära erfordert eine Mischung aus technischem Know-how und menschenzentrierten Fähigkeiten, die von ethischem Verständnis geprägt sind.
— UNESCO KI-Kompetenzrahmen
Lassen Sie uns nun mehr über die Fähigkeiten, die für die Arbeit mit KI erforderlich sind, erfahren!
Kerntechnische Fähigkeiten
Programmiersprachen
Maschinelles Lernen & KI-Frameworks
Datenmanagement & Big-Data-Tools
Cloud Computing & Infrastruktur
Kenntnisse in Programmiersprachen sind eine grundlegende Fähigkeit für die KI-Entwicklung, und der Umgang mit großen Datensätzen (über Tools wie Hadoop oder Spark) ist entscheidend für den Aufbau genauer KI-Modelle.
— Analyse der Johns Hopkins University
Mathematische und analytische Fähigkeiten
Statistik und Wahrscheinlichkeit
Das Verständnis von Statistik ist entscheidend für das Entwerfen und Bewerten von Modellen (z. B. zu wissen, wie Fehler oder Konfidenz gemessen werden). Es ermöglicht die Interpretation von KI-Ergebnissen und die Quantifizierung von Unsicherheiten.
- Statistische Maße (mittlerer quadratischer Fehler)
- Wahrscheinlichkeitslogik (Bayessche Methoden)
- Verborgene Markow-Modelle zur Unsicherheitsbewertung
Lineare Algebra
Viele KI-Algorithmen (insbesondere Deep Learning) basieren auf linearer Algebra (Vektoren, Matrizen, Tensoren). Matrixmultiplikation und Eigenvektoren sind Grundlage für Dimensionsreduktion und neuronale Netzwerkoperationen.
- Matrixoperationen und -transformationen
- Dimensionsreduktion (SVD)
- Optimierung des Datenflusses in neuronalen Netzen
Analysis und Optimierung
Analysis (Ableitungen, Gradienten) ist grundlegend für das Trainieren von Modellen mittels Methoden wie Gradientenabstieg. Die Optimierung von Modellparametern erfordert das Verständnis, wie kleine Änderungen Ergebnisse beeinflussen.
- Gradientenabstiegsalgorithmen
- Minimierung von Verlustfunktionen
- Anwendungen der mehrdimensionalen Analysis
Analytisches Denken
Über formale Mathematik hinaus hilft starkes analytisches Denken bei der Problemformulierung und Fehlersuche in Modellen. Die Zerlegung von Problemen und die Anwendung quantitativer Logik sind für die KI-Arbeit unerlässlich.
- Problemzerlegung
- Quantitatives Denken
- Iterative Modellverfeinerung
Felder wie Statistik, Wahrscheinlichkeit, lineare Algebra und Analysis „bilden die Grundlage“ für anspruchsvolle KI-Modelle.
— Johns Hopkins University
Soziale Kompetenzen und menschliche Qualitäten
Technisches Fachwissen allein reicht nicht aus. Die Arbeit mit KI erfordert auch starke menschenzentrierte Fähigkeiten, die KI nicht nachahmen kann.
Wichtige Soft Skills sind:
Kreativität und kritisches Denken
Innovation mit KI bedeutet oft, neue Algorithmen zu entwickeln oder KI auf einzigartige Probleme anzuwenden. Der UNESCO-KI-Rahmen fordert ausdrücklich „Problemlösung, Kreativität und Design Thinking“.
Ebenso betont die EU-Forschung, dass menschliche Fähigkeiten wie Kreativität und komplexe Problemlösung neben KI zunehmend gefragt sein werden.
Kommunikation und Teamarbeit
KI-Projekte umfassen meist interdisziplinäre Teams (Datenwissenschaftler, Fachexperten, Manager). Die Fähigkeit, KI-Konzepte verständlich zu erklären, klare Dokumentation zu schreiben und effektiv zusammenzuarbeiten, ist entscheidend.
EU-Ergebnisse heben Kommunikation und Zusammenarbeit als wichtige „weiche“ Fähigkeiten hervor, die technische Kompetenzen ergänzen.
Anpassungsfähigkeit und lebenslanges Lernen
KI ist ein schnelllebiges Feld. Arbeitgeber und Experten betonen Anpassungsfähigkeit, Flexibilität und Neugier als Top-Fähigkeiten für die KI-Ära. Das Weltwirtschaftsforum stellt fest, dass Neugier und eine Wachstumsmentalität an Bedeutung gewinnen.
Die OECD weist ebenfalls darauf hin, dass kontinuierliche Weiterbildung entscheidend ist, da sich der Arbeitsplatz rasch wandelt. Mitarbeitende, die schnell neue Tools erlernen und sich auf neue Technologien einstellen können, werden erfolgreich sein.
Empathie und emotionale Intelligenz
Das Verständnis von Nutzerbedürfnissen, ethischen Implikationen und Teamdynamiken erfordert Empathie. EU-Analysten zählen Empathie und emotionale Intelligenz zu den Soft Skills, die „weiterhin benötigt werden“ in KI-unterstützten Arbeitsumgebungen.
Diese Fähigkeiten helfen dabei, KI zu gestalten, die den Menschen wirklich dient, und Teams durch Veränderungen zu führen.
Ethik und verantwortungsvoller KI-Einsatz
Die Macht der KI wirft ethische und rechtliche Fragen auf, daher ist deren Verständnis eine wichtige „Fähigkeit“ für die KI-Arbeit:
- Ethisches Bewusstsein: Mitarbeitende sollten die potenziellen Verzerrungen und gesellschaftlichen Auswirkungen von KI kennen. Die UNESCO macht Ethik der KI ausdrücklich zu einer Kernkompetenz (verantwortungsvoller Einsatz, Fairness und Sicherheit). Das bedeutet, KI-Ergebnisse kritisch auf unbeabsichtigte Verzerrungen oder Schäden zu prüfen und bewährte Verfahren zu befolgen (z. B. Transparenz in Algorithmen zu integrieren).
- Regulatorisches Wissen: Vertrautheit mit Datenschutz (z. B. DSGVO), Privatsphärenregelungen und Branchenstandards gewährleistet konformen KI-Einsatz. Unternehmen erwarten zunehmend, dass Mitarbeitende Governance-Rahmen für KI verstehen.
- Generative KI & Tool-Kompetenz: Der effektive und sichere Umgang mit neuen KI-Tools (wie generativen KI-Assistenten oder Content-Tools) ist eine praktische Fähigkeit. Die UNESCO betont, dass KI-Kompetenz auch beinhaltet, „generative KI verantwortungsvoll zu nutzen“ (für Schreib- oder Geschäftsanwendungen). Dazu gehört, Modelle richtig anzusteuern, KI-Vorschläge zu überprüfen und Fallstricke wie Fehlinformationen zu vermeiden.
- Sicherheit und Datenverarbeitung: Der EU-Bericht weist auch darauf hin, dass technische Fähigkeiten wie Datensicherheit neben KI-Kompetenzen benötigt werden. Der Schutz sensibler Daten, die Sicherung von KI-Systemen und die Einhaltung von Cybersecurity-Best-Practices sind zunehmend Teil des KI-Fähigkeitsspektrums.
Lebenslanges Lernen und Anpassungsfähigkeit
Eine letzte wichtige „Fähigkeit“ ist die Fähigkeit zum kontinuierlichen Lernen. KI-Technologien entwickeln sich so schnell, dass das, was heute Spitzenstandard ist, morgen veraltet sein kann.
Sowohl Forscher als auch Institutionen betonen lebenslanges Lernen:
Kontinuierliches Lernen
Die OECD und die EU heben hervor, dass Bildung sich auf kontinuierliches, flexibles Lernen ausrichten muss, da frühere Schulungen schnell veralten.
Neugierige Haltung
Das WEF stellt fest, dass „Neugier und lebenslanges Lernen“ zu den wichtigsten Fähigkeiten für zukünftige Berufe gehören.
Proaktive Weiterbildung
Proaktives Weiterbilden – durch Kurse, Workshops oder Selbststudium neuer KI-Methoden.
Es bedeutet auch, eine offene Haltung gegenüber Veränderungen zu haben. Mitarbeitende, die engagiert bleiben (z. B. durch Experimentieren mit neuen KI-Tools in ihrer Rolle), passen sich am besten an.
Aufbau eines KI-bereiten Profils
Zusammenfassend erfordert der Erfolg in einem KI-reichen Arbeitsumfeld die Kombination verschiedener Fähigkeiten. Spezialisten benötigen weiterhin zentrale KI-Kompetenzen (Programmierung, ML, Datenanalyse), während alle Mitarbeitenden von allgemeiner KI-Kompetenz (grundlegendes Verständnis von KI-Tools und -Konzepten) profitieren.
Ebenso wichtig sind menschliche Fähigkeiten – Kreativität, Kommunikation, Empathie – und eine ethische Haltung. Globale Studien machen deutlich: Eine Mischung aus technischen, analytischen und zwischenmenschlichen Stärken ist unerlässlich.
Indem Fachkräfte Programmier- und Mathematikkenntnisse mit Problemlösung, Anpassungsfähigkeit und verantwortungsbewusstem Bewusstsein kombinieren, können sie sich für den Erfolg mit KI positionieren.
