Projektmanagement


Künstliche Intelligenz

Diese 8 Job-Rollen braucht jedes KI-Projekt

Christiane Pütter ist Journalistin aus München.
Erfolgreiche Initiativen rund um künstliche Intelligenz (KI) brauchen verschiedene Rollen im Team. Dabei darf Forschung nicht mit Anwendung verwechselt werden, warnen die Analysten von Deloitte.
Welche Experten ins KI-Team gehören.
Welche Experten ins KI-Team gehören.
Foto: g-stockstudio - shutterstock.com

Gut jedes zweite Unternehmen hatte im vergangenen Jahr sechs oder mehr Pilotprojekte rund um Künstliche IntelligenzKünstliche Intelligenz (Artificial IntelligenceArtificial Intelligence) am Start. Das berichten die Marktforscher von Deloitte. Sie definieren acht Rollen, die in jedem KI-Team vertreten sein sollten: Alles zu Artificial Intelligence auf CIO.de Alles zu Künstliche Intelligenz auf CIO.de

1. KI-Forscher: Unternehmen dürfen Forschung nicht mit Anwendung verwechseln, mahnt Vivek Katyal, Global Leader Analytics and Data Risk bei Deloitte. Aufgabe von KI-Forschern sei nicht, "Glanzbilder" zu produzieren, sondern, Absatzforschung im Hinblick auf neue Nachfrage zu betreiben. Dazu ein konkretes Beispiel: die Firma AppTek, ein Spezialist für Spracherkennung, ist seit dreißig Jahren auf dem Markt. Ihre AI-Forscher fanden heraus, dass es Bedarf an Lösungen gibt, die einzelne Sprecher in Gesprächsgruppen identifizieren können.

2. AI Software-Entwickler: 28 Prozent der Firmen suchen Software-Entwickler im Feld KI, berichtet Deloitte. Angesichts des Mangels an solchen Experten weichen manche Entscheider auf die Plattformen großer Vendoren aus. Das bedeute jedoch, sich in einer "Black Box" zu bewegen, deren Quellcode man nicht kennt. Insbesondere Entscheider aus stark regulierten Branchen wie Finance und Healthcare lehnten dies ab.

Erste Pflicht: die Daten auf Vordermann bringen

3. Data Scientists: Nach Katyals Beobachtung denken viele Entscheider beim Stichwort Artificial Intelligence zunächst an das Kreieren neuer Algorithmen. Der Deloitte-Manager rät jedoch, zunerst einmal die Daten auf Vordermann zu bringen. Deshalb bezeichnet er Datenwissenschaftler sogar als die wichtigste AI-Rolle überhaupt. Data Scientists bereiten die Daten für den Einsatz in KI-Projekten vor. Sie klassifizieren Daten nach Relevanz für die jeweiligen Ziele und stellen fest, wo Daten fehlen oder veraltet sind. "Früher hätte man sie fortschrittliche Statistiker genannt", kommentiert Katyal.

4. User Experience Designer: KI-Elemente reichern immer mehr Produkte und Services an. Damit sind Unternehmen gefordert, dem Käufer beziehungsweise Nutzer dieser Angebote ein positives Erlebnis zu bieten. Künftig werden Kunden weniger bereit sein, Menüs zu öffnen und Buttons anzuklicken. Sie wollen Spracheingaben nutzen, wie etwa bei Siri und Cortana. Katyal bezeichnet das Zusammenspiel von KI und menschlicher Erfahrung als "nächste Revolution".

5. Change Manager: Laut Katyal unterschätzen viele Firmen, wie stark KI die Situation von Mitarbeitern, Anwendern und Kunden verändert. Er beobachtet zum Beispiel, dass Wissensarbeiter AI-basierte Empfehlungen ablehnen, wenn sie nicht in die Entwicklung des jeweiligen AI-Systems eingebunden waren.

6. Projekt-Manager: Projekte und damit auch Projekt-Teams rund um KI sind besonders komplex, sagt Marty Young, Managing Director bei der Beraterfirma Slalom aus Seattle. Aufgabe von Projekt-Managern ist es, die vielen verschiedenen Rollen in einem solchen Team zusammenzuhalten und das Team anzutreiben. Sie müssten aus aufregenden Pilot-Projekten normale Bestandteile der Software-Entwicklung eines Unternehmens machen. Ziel sei es, KI-Projekte wie jedes andere Projekt auch in die Firmenstrategie einzugliedern und seinen Wert zu messen.

7. Business Leader, die KI interpretieren können: Know how rund um AI kann von außen zugekauft werden, das Wissen um die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens nicht. Damit sind Betriebswirte, die KI-basierte Ergebnisse interpretieren können, unverzichtbar. Sie können einschätzen, welche Herangehensweise sinnvoll ist.

8. Fachexperten: Neben all den Datenwissenschaftlern und Software-Entwicklern geht es in jedem Projekt letztlich immer noch um ein bestimmtes fachbezogenes Thema. Daher gehören Experten aus dem entsprechenden Sachgebiet immer mit ins Team.

Mit Material von IDG News Services

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