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Wie wichtig sind KI und Deep Learning für festangestellte Entwickler?

30.04.2019 - David Göhler - Min. Lesezeit
KI-Techniken wie Machine Learning und Deep Learning beflügeln gerade die Software-Entwicklung. Es gibt gute Gründe, warum sich festangestellte Entwickler damit auseinandersetzen sollten, denn KI wird nicht mehr lange ein Bereich für wenige Spezialisten sein. Muss ich mich als festangestellter Entwickler mit fortgeschrittenen KI-Techniken auseinandersetzen? Höchstwahrscheinlich: ja!

Die größte Unternehmensberatung der Welt, Deloitte, geht bei der Zahl der Implementierungen und Pilot-Projekte im KI-Bereich davon aus, dass sie sich 2018 verdoppelt haben und bis 2020 insgesamt vervierfachen werden.

Roland Berger hat für die Studie „Artificial Intelligence“ (PDF-Download), 3500 Unternehmen und Start-ups weltweit befragt und stellt fest: „Statt dass Großunternehmen die Entwicklung treiben, sind es vor allem Labore, digitale Entwicklungsplattformen und Start-ups, die die KI-Entwicklung bestimmen.“ Was nicht heißt, dass große Unternehmen das Thema links liegen lassen. Sie bilden nur nicht die Speerspitze der Entwicklung.

Auffällig ist, wie viele Länder in Europa und weltweit große KI-Initiativen gestartet haben. Allen voran China, das bis 2030 die führende Nation weltweit im Bereich der Künstlichen Intelligenz sein will und viele Milliarden in die Entwicklung steckt. Die USA ist durch Unternehmen auch und vor allem aus dem Silicon Valley aktuell der Platzhirsch und benötigt keine staatliche Förderung. Frankreich will 1,5 Milliarden Euro in fünf Jahren investieren, die britische Regierung kündigte jüngst ein Programm mit einem Volumen von 1 Milliarde Pfund an. Deutschland hat ebenfalls angekündigt, bis 2025 3 Milliarden Euro als Förderung bereitzustellen. Das ist aber auch nötig, wenn man sich die Anzahl der KI-Startups weltweit anschaut:

Global-Artificial-Intelligence-Landscape-Asgard-CapitalBeim Thema KI-Start-ups hat Europa zwar einen guten Stand, aber Deutschland ist aktuell eher abgeschlagen. (Quelle: Asgard / Roland Berger)

Das Potenzial für KI- und Machine-Learning-Anwendungen ist groß

Die Studie von Roland Berger macht aber auch klar, dass bisher eher weniger Firmen KI- und Machine-Learning-Anwendungen entwickeln. Betrachtet man die Förderprogramme, wird das in Zukunft nicht so bleiben. Schon jetzt hält KI Einzug in nahezu jedes größere IT-Projekt, um Menschen lästige Routine-Tätigkeiten abzunehmen (wie etwa das Sortieren von Rechnungen, Belegen und Papieren im Posteingang von Versicherungen und Banken oder die Bewerber-Auswahl beim Recruiting-Prozess). Bild- und Spracherkennung sind schon jetzt oft Standard-Funktionen in Apps, aktuell sind Chatbots mit einem einfachen, aber mächtigen Text-Interface deutlich im Kommen. Ein gutes Beispiel hierfür ist SigmundTalks, der Unternehmen beim kreativen Marketing-Prozess unterstützt.

Auch der Einsatz von KI-Chips nimmt deutlich zu. Es kommt kein Top-Smartphone mehr auf den Markt, ohne dass auf die KI-Chip-Fähigkeiten hingewiesen wird. iOS und Android unterstützen die Rechenknechte mit passenden Betriebssystem-Frameworks und machen den Einstieg leicht. Auch für Anwendungen in der Industrie (Stichwort IoT) gibt es zahlreiche Entwicklungsplattformen mit speziellen KI-Chipsätzen.

Es lohnt sich, das erforderliche Machine-Learning-Wissen aufzubauen

Auch wenn man heute schon mit Frameworks und fertigen Modulen seinen Entwicklungen Künstliche Intelligenz einhauchen kann, braucht es wie bei vielen neuen Techniken ein solides Basis-Wissen, wie Machine Learning und Deep Learning funktionieren. Gerade Deep Learning erfordert einen akademischen Ansatz. Vor Theorie und Mathematik sollte man nicht zurückschrecken.

Ein guter Startpunkt dafür ist der Online-Kurs des Machine-Learning-Cracks der ersten Stunde, Prof. Andrew Ng von der Stanford University. Darüber hinaus gibt es auf Plattformen wie udemy.com und udacity.com zahlreiche Video-Trainings. In unserem Blogbeitrag KI-Seminare für die eigene Weiterbildung finden Sie einige günstige und intensive Weiterbildungsangebote.

Dieser Aufwand lohnt sich: ML-Experten sind sehr gefragt und sie fallen nicht vom Himmel. Wer sich intensiv in die Materie einarbeitet, kann gerade auch innerbetrieblich bei den wirklich spannenden Projekten als KI-Experte mitwirken. Selbst wenn das eigene Unternehmen bisher noch keine KI-Projekte aufgesetzt hat, wird das nicht mehr lange auf sich warten lassen. Mit der passenden Expertise hat man die besten Chancen, bei den interessantesten Projekten dabei zu sein. Oder aber man initiiert sie selbst. Damit steigen auch die Möglichkeiten, sich weiterzuentwickeln und die Karriereleiter zu erklimmen, da der KI-Bereich enorm wachsen wird.

Auf eine besondere Programmiersprache kommt es dabei nicht an. KI-Plattformen und Frameworks gibt es für alle modernen Computersprachen. Am schnellsten werden neue Techniken und Algorithmen meist in Python umgesetzt, das über besonders viele moderne Sprachkonzepte verfügt.

Fazit:

KI, Machine Learning und Deep Learning sind IT-Techniken, die ein großes Momentum haben und sich wie „Objektorientierung“ und „Agiles Projektmanagement“ durchsetzen werden. Wer sich als Arbeitnehmer frühzeitig in das Thema einarbeitet, fördert nicht nur die eigene Karriere, sondern stößt die Tür auf für interessante, spannende und zukunftsorientierte Projekte.

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David Göhler

Zwei Herzen schlagen in seiner Brust: Die des IT-Spezialisten, der selbst mehr als 10 Computersprachen gelernt und Informatik studiert hat, und des Redakteurs und Texteverschwurbelers, der in mehr als 20 Jahren in Verlagen und Agenturen unzählig Texte, Whitepaper und Artikel geschrieben hat. Sein Steckenpferd sind Inhalte mit Konzept, klaren Zielen in einer verständliche Sprache – auch bei komplexen Fachthemen. Die letzten vier Jahre hat er die Content-Produktion in der Inbound-Marketing-Agentur NetPress als Director Content Production verantwortet. Seit kurzem ist er als selbstständiger Texter und Konzepter buchbar. Sie erreichen ihn über die E-Mail-Adresse: david@goehler.org.