Nicht nur technisches Wissen entscheidet über den Erfolg von IT-Spezialisten.
von Dr. Sven Schmeier
Die künstliche Intelligenz ist längst zum festen Bestandteil unseres Lebens geworden. Im Privaten begegnet sie uns nicht zuletzt in Form digitaler Assistenten und smarter Lautsprecher. Wirtschaft, Industrie und Forschung arbeiten fortlaufend an einer stetigen Weiterentwicklung der Technologie. Derzeit reichen die Anwendungsbeispiele der künstlichen Intelligenz vom bloßen Erkennen und Dokumentieren bis hin zu aktivem Handeln – etwa in Form KI-basierter Prozessautomatisierung. Auch wenn die Technologie selbst häufig noch im Forschungsstadium steckt, wird ihr ein enormes Potenzial vorausgesagt. Damit die Einführung der künstlichen Intelligenz und der Einsatz von KI-Anwendungen in Unternehmen und Institutionen gelingt, bedarf es gut geschulter Experten.
Um den Bedarf zu decken, ist die gesamte Bildungslandschaft gefragt. Schon in der schulischen und beruflichen Ausbildung werden Lehrinhalte rund um digitale Technologien zunehmend wichtiger. Erst im vergangenen Jahr äußerte Deutschlands führender Digitalverband Bitkom den Wunsch nach der Schaffung von mindestens zehn KI-Masterstudiengängen und der Einrichtung von 40 Professuren zur künstlichen Intelligenz. Durch die verbesserte Ausbildung der Studierenden erhoffen sich Wirtschaft und Forschung große Fortschritte in der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz.
Damit der KI-Einsatz in Unternehmen und Betrieben erfolgreich geplant und umgesetzt werden kann, sind jedoch auch die Berufstätigen gefragt. Mit ihrer Berufserfahrung können sie eine Bereicherung für Projektteams zur Einführung und Gestaltung von künstlicher Intelligenz sein – schließlich bringen sie Know-how und Erfahrungen aus vielen Jahren routinierter Arbeit ein. Um ihnen auch das nötige KI-Know-how zu vermitteln, bedarf es allerdings in der Regel einer berufsbegleitenden Aus- und Weiterbildung.
Entscheidend für den Erfolg komplexer IT-Projekte ist das gegenseitige
Verständnis. Darum ist es essenziell, dass Manager die Sprache der
Technik beherrschen und Hintergründe verstehen.
Die gezielte Fortbildung eigener Team-Mitglieder kann ein wirksames Mittel gegen Fachkräftemangel im eigenen Unternehmen sein. Gleichzeitig können Personalverantwortliche und Entscheidungsträger auf diese Weise auch schnell und zuverlässig neue Stellenprofile ins eigene Unternehmen integrieren.
Eines dieser neuen Job-Profile, die der technologische Wandel in jüngster Vergangenheit hervorgebracht hat, ist die Position der KI-Manager. Sie planen, konzipieren und steuern Projekte von der ursprünglichen Idee bis hin zur Implementierung konkreter KI-Anwendungen in Unternehmen und Institutionen. Auf diese Aufgabe werden die KI-Manager im Rahmen einer gesonderten Ausbildung vorbereitet.
Das Hauptaugenmerk ihrer Ausbildung und späteren Tätigkeit liegt auf dem Erkennen und Herausstellen konkreter Wertschöpfungspotenziale von KI-Anwendungen und ihrer Durchführung. Dezidierte KI- oder Informatik-Kenntnisse werden in dieser speziellen Ausbildung nicht vorausgesetzt.
KI-Manager in Ausbildung: vom Data Mining bis zur Wertschöpfung
Zu den wichtigsten Ausbildungsinhalten der angehenden KI-Manager gehört die Vermittlung der richtigen Sprache. Techniker und Manager nutzen nur in wenigen Fällen dasselbe Vokabular. Entscheidend für den Erfolg komplexer IT-Projekte ist jedoch das gegenseitige Verständnis. Darum ist es essenziell, dass Manager die Sprache der Technik beherrschen.
Auf diesem Fundament können anschließend die weiteren Bereiche der künstlichen Intelligenz gelehrt werden. Dabei gliedert sich die Ausbildung in verschiedene Module. So reichen die Inhalte von den Vorbereitungen – etwa der gezielten Datengewinnung und Analyse – bis hin zum konkreten Einsatz, der anhand neuester Anwendungsbeispiele illustriert wird. Nach der Vermittlung von Fachvokabular und den dazugehörigen theoretischen Grundlagen werden die angehenden KI-Manager auf ihre wichtigste Aufgabe vorbereitet: Die Identifikation konkreter Use-Cases mit einem nachvollziehbaren wirtschaftlichen Wertschöpfungspotenzial.
Diese Konzeptionsphase gehört zu den entscheidenden Momenten im Zuge der Einführung von KI-Anwendungen. Die Identifikation und das Herausstellen der konkreten Anwendungsfälle dienen als Entscheidungsgrundlage für die Entscheidungsträger und bilden zugleich den Startpunkt für den Integrationsprozess der KI im Unternehmen. Nur wer hier brilliert, kann sich auf einen einwandfreien Projektstart freuen.
Aber auch der aktuelle öffentliche Diskurs rund um den technologischen Fortschritt sollte innerhalb der Ausbildung nicht außer Acht gelassen werden. Schließlich werden es die ausgebildeten KI-Manager sein, die in Unternehmen und Institutionen die Vorteile der künstlichen Intelligenzen vermitteln müssen. Damit diese Kommunikationsleistung gelingt, sind neben den technischen Fähigkeiten und dem fachlichen Know-how auch einige Soft Skills entscheidend.
Künstliche Intelligenz ist mehr als maschinelles Lernen
Anwendungen der künstlichen Intelligenz können zwar viele Prozesse effizienter gestalten, an dem Menschen eigenen kreativen oder abstrahierenden Aufgaben scheitern die Algorithmen allerdings noch. Dass sie in greifbarer Zukunft diese Aufgabenbereiche abdecken können, ist aktuell auch noch nicht absehbar. Umso wichtiger wird das Beherrschen zentraler Soft Skills für jene, die mit KI-Anwendungen arbeiten.
Selbstverständlich zählen eine gesunde Neugier und die Offenheit für neue Technologien und digitale Innovationen zu den Grundvoraussetzungen für einen gelungenen Einstieg in die Position eines KI-Experten. Abseits von der Aufgeschlossenheit dem Neuen gegenüber sollten angehende KI-Manager noch einige weitere Charaktereigenschaften auszeichnen.
Kommunikationsstärke: Algorithmen kennen keine Gefühle. Auch wenn KI-Anwendungen bereits heute Texte nahezu fehlerfrei übersetzen können, werden Algorithmen die menschliche Kommunikationsstärke nicht ersetzen können. Automatisch generierte Publikationen scheinen zwar in absehbarer Zeit möglich zu sein, jedoch werden auch diese Beiträge wohl keine Emotionen transportieren können. Wenn künftig zunehmend datenbasierte Entscheidungen getroffen und verkündet werden müssen, nimmt die Wahl der richtigen Kommunikationsstrategie einen wichtigen Stellenwert ein. Nur die zwischenmenschliche Kommunikation kann dafür sorgen, Kritiker zu überzeugen.
Strategisches und kritisches Denken: Algorithmen arbeiten innerhalb fester Aufgabengebiete. Strategien hingegen entstehen durch das Beobachten, Analysieren und Einordnen der Gegebenheiten und die Identifikation von Zielen. Die kritische Reflexion der Chancen, Hürden und Möglichkeiten definiert die Planung und ebnet dadurch den Weg zur Zielerfüllung. Auch wenn Anwendungen der künstlichen Intelligenz längst zur Erkennung von Mustern und der Dokumentation des Erkannten fähig sind, fehlt ihnen ein kritischer und reflektierender Verstand, der über die Anwendung hinausgeht. Strategische Herangehensweisen und ein reflektiertes Denkvermögen werden in Zeiten zunehmender Automatisierung zu gefragten Fähigkeiten, die angehende KI-Manager bei der Prüfung relevanter Anwendungsfälle schon heute mitbringen sollten.
Kreativität und Inspiration: Algorithmen haben keine Fantasie. Technologische Innovationen und visionäre Ansätze entspringen bisher stets der menschlichen Kreativität, die nur teilweise durch künstliche Intelligenz unterstützt werden kann. Dass sich das in naher Zukunft ändern wird, ist bisher nicht absehbar. Zwar lernen Algorithmen selbst, jedoch immer nur in fest abgegrenzten Rahmen. Das Denken außerhalb bestehender Strukturen und das Einschlagen neuer Wege werden der künstlichen Intelligenz fremd bleiben. Für Experten rund um die künstliche Intelligenz – aber auch viele andere Berufsgruppen – wird es deshalb immer wichtiger werden, immer wieder neue kreative Lösungen für immer komplexere Probleme zu finden.
Nicht alle Soft Skills, die gute KI-Manager auszeichnen, müssen angeboren sein. Viele – wenn nicht sogar alle – dieser Fähigkeiten können erlernt und trainiert werden. Dafür bedarf es jedoch der bereits ausgeführten Aufgeschlossenheit dem Neuen gegenüber.
Wissen zur künstlichen Intelligenz veraltet schnell
Eine fundierte Ausbildung zur künstlichen Intelligenz endet nicht nur mit einer Abschlussprüfung. Die stetige Weiterentwicklung und das Aufkommen immer neuer Anwendungsbeispiele für künstliche Intelligenz sorgen dafür, dass KI-Experten immer wieder neueste Trends und Technologien identifizieren, analysieren und bewerten müssen. Für diese komplexe Aufgabe müssen die gefragten Spezialisten immer auf der Höhe der Zeit sein.
Nur so können sie die dargestellten Use-Cases und Anwendungsfälle reflektiert untersuchen. Regelmäßige Schulungen, aber auch der kontinuierliche Austausch unter Kolleginnen und Kollegen, bilden die beste Grundlage, um auch morgen noch die spannendsten KI-Trends zu erkennen. //
Informationen und Kontakt zum Autor
This content is licensed under a Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International license.