KI und ML: Jetzt ist es an der Zeit,
in die Qualifikation Ihrer Arbeitskräfte zu investieren
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Da Kunden zunehmend Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) und des Machine Learning (ML) einsetzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil in der digitalen Wirtschaft zu verschaffen, steigt der Bedarf an Cloud-Expertise. Diese Technologien effektiv nutzen zu können, um Entscheidungen zu treffen und Erkenntnisse zu gewinnen, wird immer wichtiger für den Erfolg. Laut Accenture „bedeutet das, sowohl technische Kompetenzen in Bereichen wie KI-Engineering und Unternehmensarchitektur zu entwickeln als auch Mitarbeiter im gesamten Unternehmen darin zu schulen, effektiv mit KI-gestützten Prozessen zu arbeiten.“ Das Angebot an Fachkräften in der Cloud-Computing-Branche ist jedoch nach wie vor begrenzt, was Unternehmen, die Cloud-Projekte umsetzen möchten, vor große Probleme stellt. Dieser Mangel an Fachkräften kann zu höheren Kosten, Verzögerungen bei der Projektumsetzung und einer verringerten Wettbewerbsfähigkeit führen. Um dieser Herausforderung zu begegnen, investieren Kunden in Trainings- und Entwicklungsprogramme für die vorhandenen Angestellten.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning bei AWS
Seit Jahrzehnten tragen künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) maßgeblich zur Rationalisierung von Prozessen, zur Steigerung der Effizienz und zur Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse für Unternehmen bei. Amazon ist seit über 20 Jahren führend in diesem Bereich und nutzt die ML-Services von Amazon Web Services (AWS), um alles von Alexa bis hin zur Amazon-Versandzentrum-Logistik zu unterstützen.
AWS-Kunden transformieren ihre Branchen mit Machine Learning. AstraZeneca hat sich mit AWS zusammengetan, um Amazon SageMaker zu nutzen und so den Prozess der Datenanalyse und der Bereitstellung von ML-Modellen zu optimieren. Diese Zusammenarbeit ermöglicht es AstraZeneca, Geschäftsdaten effizient zu analysieren, manuelle Prozesse zu automatisieren und seinen Datenwissenschaftlern wertvolle Zeit zu sparen. T-Mobile nutzt Machine Learning von AWS, um den Kundenservice zu verbessern, indem es Informationen aus Kundensupporttickets und Chat-Transkripten extrahiert. Dies hilft Kundendienstmitarbeitern, Probleme schneller und genauer zu lösen. Die NFL nutzt Machine Learning von AWS, um die Art und Weise der Erfassung, Analyse und Nutzung von Daten zu verbessern. Dies hilft ihnen, das Spiel besser zu verstehen, bessere Entscheidungen zu treffen und fesselndere Erlebnisse für die Fans zu schaffen.
Aufträge der Zukunft mit KI und ML
KI und ML haben das Potenzial, die Arbeitsweise von Kunden zu revolutionieren, indem sie viele Aufgaben automatisieren, die derzeit von Menschen ausgeführt werden. Die Integration von KI- und ML-Workloads erfordert jedoch ein qualifiziertes und vielfältiges Team von Fachleuten, was die Notwendigkeit unterstreicht, in die Qualifikation der Arbeitskraft zu investieren. Die Auswirkungen auf die Belegschaft haben bereits begonnen.
Jeder Auftrag wird von KI beeinflusst. Das meiste davon wird mehr Augmentation als Ersatz von Arbeitnehmern sein.“
– Pieter den Hamer, Vizepräsident für Forschung, Gartner
Laut dem Future of Jobs Report 2023 des Weltwirtschaftsforums sind KI- und ML-Spezialisten, Datenanalysten und Wissenschaftler sowie Spezialisten für digitale Transformation die wichtigsten neuen Rollen. Sie prognostiziert bis 2027 einen Anstieg der Zahl der Spezialisten für KI und Machine Learning um 40 %, einen Anstieg der Nachfrage nach Stellen wie Datenanalysten und Wissenschaftlern oder Big-Data-Spezialisten um 30 bis 35 % und einen Anstieg der Nachfrage nach Analysten für Informationssicherheit um 31 %. Dies würde zusammen 2,6 Millionen Arbeitsplätze schaffen.
Die Einführung von KI- und ML-Workloads erfordert ein kompetentes Team von Fachleuten mit unterschiedlichem Fachwissen. Datenwissenschaftler werden benötigt, um die relevanten Daten für die KI- und ML-Modelle zu identifizieren und die Algorithmen zu entwickeln, die auf der Grundlage dieser Daten Vorhersagen oder Empfehlungen treffen. Ingenieure für Machine Learning entwerfen und implementieren die Infrastruktur für Machine Learning, die die KI-Modelle unterstützt, während Softwareingenieure die Softwaresysteme entwickeln und warten, auf denen die KI- und ML-Modelle ausgeführt werden. Cloud-Computing-Spezialisten und Cloud-Sicherheitsingenieure sind notwendig, um die Cloud-Infrastruktur einzurichten und sicher zu verwalten, die für die Verarbeitung und Speicherung der für KI und ML erforderlichen großen Datenmengen benötigt wird. Schließlich beaufsichtigen Projektmanager die Umsetzung von KI- und ML-Projekten und stellen sicher, dass sie den Geschäftszielen entsprechen, pünktlich und innerhalb des Budgets geliefert werden und die relevanten Vorschriften und ethischen Überlegungen einhalten. Um Kunden bei der Einführung von KI und ML zu unterstützen, ist ein multidisziplinäres Team von Fachleuten mit Fachkenntnissen in den Bereichen Datenanalyse, Machine Learning, Softwareentwicklung, Cloud Computing, Sicherheit, Datenschutz und Projektmanagement erforderlich.
So bereiten Sie Ihr Unternehmen auf den Erfolg von KI und ML vor
AWS unterstützt Kunden in jeder Phase ihrer ML-Einführung mit dem umfassendsten Set an KI- und ML-Services, Infrastruktur und Implementierungsressourcen. AWS hat kürzlich Amazon Bedrock angekündigt, einen neuen Service für Kunden zum Erstellen und Skalieren generativer KI-basierter Anwendungen mithilfe von FMs, wodurch der Zugriff für alle Entwickler demokratisiert wird. Außerdem stellen wir Anwendungen wie Amazon CodeWhisperer kostenlos zur Verfügung, die die Produktivität von Entwicklern revolutionieren, indem sie Codevorschläge in Echtzeit generieren. Da Kunden versuchen, diese Technologien zur Automatisierung von Aufgaben, zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten zu nutzen, benötigen sie Mitarbeiter mit Fachkenntnissen in den Bereichen cloudbasierte Datenanalytik, Machine-Learning-Modelle und cloudbasierte KI-Plattformen. AWS Training and Certification setzt sich mit Leidenschaft dafür ein, Unternehmen jeder Größe dabei zu unterstützen, ihre Belegschaft weiterzubilden, damit sie das volle Potenzial von KI und ML nutzen können.
Um diesen Wert zu nutzen, passen Führungskräfte ihre Geschäftsstrategien an, um in die Qualifizierung ihrer Mitarbeiter zu investieren. Einer unserer Kunden, ENGIE, ein multinationales Versorgungsunternehmen und globale Referenz für kohlenstoffarme Energie und Dienstleistungen, hat in Zusammenarbeit mit AWS Training and Certification ein Trainingsprogramm für Cloud-Fähigkeiten entwickelt, um sein dezentrales Team von 4 000 IT-Experten mit den erforderlichen Fähigkeiten auszustatten, um zeitnah auf die Daten reagieren zu können. Aufgrund des Trainings nutzten die Ingenieure von ENGIE fortschrittlichere Funktionen wie Machine Learning für vorausschauende Wartungsmodelle, die in den Kraftwerken eingesetzt werden. „Jedes Mal, wenn jemand trainiert wird, kann diese Person mit Innovationen beginnen“, sagt Frédéric Poncin, Leiter des Cloud Center of Excellence bei ENGIE. „Sie können dabei helfen, das alte System in eine brandneue cloudnative Anwendung umzuwandeln.“
„Jedes Mal, wenn jemand trainiert wird, kann diese Person mit der Innovation beginnen“, sagt Poncin. „Sie können dabei helfen, das alte System in eine brandneue cloudnative Anwendung umzuwandeln.“
– Frédéric Poncin, Head of the Cloud Center of Excellence, ENGIE
Unternehmen erkennen die Bedeutung der Cloud-Technologie auch außerhalb der IT-Abteilung und konzentrieren sich nun auf die Entwicklung von Cloud-Fachwissen in verschiedenen Abteilungen, darunter Finanzen, Vertrieb, Personalwesen, Marketing und Verwaltung. Volkswagen investierte beispielsweise mithilfe eines Cloud-zentrierten Frameworks in die Stärkung des Cloud-Wissens und der Cloud-Fähigkeiten seiner Mitarbeiter. Dies führte zu einer schnelleren Markteinführungszeit und einer verbesserten teamübergreifenden Zusammenarbeit.
Jetzt ist es an der Zeit, in die Weiterbildung und Umschulung Ihrer Belegschaft zu investieren, um die Wachstumschancen Ihres Unternehmens mit KI und ML zu maximieren. Unser Online-Lernzentrum, AWS Skill Builder, bietet digitale Trainings, die von AWS-Experten entwickelt wurden, darunter mehr als 80 Kurse und Lernressourcen zu KI und ML. Mit dem Aufkommen der generativen KI ermöglicht AWS Lernenden und Entscheidungsträgern, ihr Wissen und ihre Fähigkeiten im Bereich generativer KI mit vielen neuen Trainings zu erweitern. Unternehmen können ihre Talenttransformation mit einem Team-Abonnement vertiefen und beschleunigen, das unbegrenzten Zugriff auf praktisches, spielebasiertes Lernen wie AWS Cloud Quest: Machine Learning Specialist bietet. Führungskräfte können mit AWS Training and Certification zusammenarbeiten, um diese und weitere Ressourcen zu nutzen, um die kontinuierliche Entwicklung neuer Fähigkeiten in ihrem Unternehmen zu ermöglichen, um Innovation und Wachstum für ihr Unternehmen voranzutreiben.
Für Führungskräfte und Entscheidungsträger, die noch mehr über generative KI erfahren möchten, bietet die Videoreihe Generative KI für Führungskräfte einen umfassenden Überblick darüber, was generative KI ist und wie sie Ihre geschäftlichen Herausforderungen bewältigen, das Wachstum vorantreiben und warum sie das Potenzial hat, Branchen zu revolutionieren.
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