Trotz aller Befürchtungen, dass KI menschliche Arbeitskräfte ersetzen könnte, scheint es in Wirklichkeit zu einem starken Anstieg der Einstellungen für hochbezahlte Stellen im Bereich der KI zu kommen.
Tausende von Unternehmen aus den unterschiedlichsten Branchen benötigen KI-Fachkräfte , die unter anderem Algorithmen entwickeln können, um auf Anforderung Texte und Bilder zu generieren, oder KI-Modelle trainieren können – um nur einige der besonders gefragten Kompetenzen zu nennen. Dennoch ist es eine große Herausforderung, Kandidaten zu finden, die nicht nur über die richtigen Fähigkeiten verfügen, sondern auch vielfältige Hintergründe mitbringen , um Vorurteile zu minimieren, die sich in KI-Systeme einschleichen können.
Beides ist erforderlich, sagen Experten.
„Wenn Sie bei der Entwicklung Ihrer Technologieprodukte nicht einen breiten Querschnitt der Menschheit einbeziehen, werden Sie – wenn Sie scheitern (denn es ist keine Frage des ‚Ob‘) – Geld verlieren, weil Sie all diese Mittel in die Entwicklung gesteckt haben, ohne die Menschen am Ende zu berücksichtigen“, erklärte Karim Ginena, Gründer von , einer Plattform für KI-Governance , sowie der Forschungsberatung RAI Audit, in einem Artikel von „Knowledge at Wharton“ im vergangenen Jahr.
„Wenn Sie bei der Entwicklung Ihrer Technologieprodukte nicht einen breiten Querschnitt der Menschheit einbeziehen …, werden Sie Geld verlieren.“Karim Ginena, Gründer von RAI Audit
Führungskräfte im Bereich Cybersicherheit wissen schon seit Langem, dass vielfältige Teams für mehr Sicherheit sorgen. Wie sich herausstellt , machen sie auch unsere KI intelligenter – und steigern den Gewinn, so die Experten. Wie finden Unternehmen also diese unverzichtbaren neuen Arbeitskräfte?
Es könnte sich lohnen, den Bundesbehörden zu folgen. Das Ziel, effektivere und ethisch verantwortungsvollere KI-Systeme zu entwickeln, ist einer der Gründe, warum die Bundesregierung unter aktiv Fachkräfte für den KI-Bereich rekrutiert, die hinsichtlich Geschlecht, Hautfarbe und ethnischer Zugehörigkeit vielfältig sind. Die „ “-Initiative der Biden-Regierung sieht vor, bis zum Ende des Haushaltsjahres 2025 mehr als 500 KI-Fachkräfte in den zivilen Bundesdienst aufzunehmen, in der Hoffnung, dass viele dieser neuen Mitarbeiter aus Bevölkerungsgruppen stammen, die in den MINT-Fächern traditionell unterrepräsentiert sind.
Und sie geben sich nicht nur mit Hoffnungen zufrieden. Die Unternehmensleitung hebt den Unterschied zwischen KI-Berufen und „KI-unterstützenden“ Berufen (Datenwissenschaftler, Analysten und andere weniger technisch ausgerichtete Tätigkeiten) hervor und erweitert dadurch ihren Bewerberpool. Zudem nimmt sie an auf Vielfalt ausgerichteten Jobmessen und Veranstaltungen teil, wie beispielsweise der im Oktober stattfindenden „ “ Grace Hopper Celebration, einer Konferenz für Frauen und nicht-binäre Fachkräfte in der Tech-Branche. Auch der Kongress leistet seinen Beitrag und strebt an, die Mittel für Forschung und Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz für Einrichtungen wie die traditionell von Schwarzen besuchten Colleges und Universitäten auszuweiten.
, Redakteurin bei „Focal Point“, sprach mit einer Gruppe neu eingestellter KI-Mitarbeiter – Personen mit unterschiedlichem ethnischem, akademischem und beruflichem Hintergrund, die alle noch relativ neu auf dem Gebiet der KI sind –, um mehr über ihre Erfahrungen zu erfahren, wie sie auf sich aufmerksam gemacht haben, eingestellt und eingearbeitet wurden und wie sie sich am Arbeitsplatz eingelebt haben. Ihre Erfahrungen können Führungskräften in Unternehmen und denjenigen, die Teams für die neue technologische Revolution aufbauen, als Orientierung dienen.
Je reibungsloser wir die Mitarbeitererfahrung bei für KI-Mitarbeiter gestalten können, desto besser – schließlich sind dies die Menschen an vorderster Front der KI, die den kulturellen Wandel miterleben, den alle Unternehmen vollziehen müssen, um eine effektive Einführung, Ausrichtung und Steuerung von KI zu gewährleisten.
Vielfalt in der KI beginnt damit, dass man sich an einem Tisch versammelt
Lacey Miller, Leiterin des Wachstumsmarketings bei Perigon, , war in den vergangenen zehn Jahren im Marketingbereich verschiedener Start-ups tätig, da es ihr große Freude bereitete, „ein grundlegender Bestandteil des Aufbaus eines Unternehmens“ zu sein.
In ihrer letzten Anstellung bei der Designagentur „ 3D “ hatte Frau Miller (links) die Gelegenheit, am Aufbau von etwas Neuem mitzuwirken – in diesem Fall ging es darum, die generative KI „“ auf bahnbrechende Weise zu integrieren, um Künstlern und anderen Kreativen dabei zu helfen, ihre Entwürfe zu verbessern. Sie war maßgeblich daran beteiligt, generative KI in ein Tool zu integrieren, das anhand von Textvorgaben Bilder findet, die in Hintergrundszenen eingefügt werden.
Sobald diese Qualifikationen in ihrem Lebenslauf auftauchten, kamen Personalvermittler wie Pilze aus dem Boden, um mit ihr zu sprechen.
Sie wusste, dass sie die KI-Tools entwickeln wollte und nicht nur nutzen. Ihre Tätigkeit bei Perigon, einem KI-gestützten Medienaggregator mit Sitz in Austin, Texas, umfasst die Einrichtung von KI-Lösungen für Marketingaufgaben sowie die Identifizierung von Vertriebszielen, bei denen der Bedarf an Technologien, die Echtzeitmedien nutzen, am größten ist.
Obwohl sie für andere Stellen im Marketing sehr gefragt war, begeisterten sie die Herausforderungen, die diese besondere Chance mit sich brachte, und so entschied sie sich, diese zu ergreifen. Sie wandte sich an den Mitbegründer von Perigon und stellte ihm ihre Fähigkeiten vor. Da maschinelles Lernen noch so neu ist und generative KI eine so anfällige und zugleich unverzichtbare Technologie darstellt, ist es laut Miller wichtig, potenziellen Arbeitgebern zu zeigen, dass Sie die für deren Nutzung erforderlichen Fähigkeiten erlernen können.
„Ich möchte hören, worüber sie sprechen, und ihre Sprache lernen, damit ich gut informiert bin, wenn ich hinausgehe, um mit Kunden zu sprechen.“Lacey Miller
Frau Miller möchte mehr erfahren, doch eine ihrer größten Herausforderungen im Berufsalltag besteht darin, ihren Platz im Team mit männlichen Entwicklern zu finden. Es handelt sich um eine andere Kultur als die, die sie aus ihrem Marketing-Hintergrund kennt, und sie hat festgestellt, dass sie sich selbst zu Besprechungen über die Entwicklung der Technologie einladen muss. „Ich möchte erfahren, worüber sie sprechen, und ihre Sprache lernen, damit ich gut informiert bin, wenn ich hinausgehe, um mit Kunden zu sprechen.“
Sie sieht ihre Rolle zudem als Gelegenheit, einige der in aktuellen KI-Modellen vorhandenen Vorurteile anzugehen – beispielsweise die Dominanz sanfter, weiblich klingender Stimmen in Chatbots. Miller erkennt die Strategie dahinter und versteht, wie dadurch der Eindruck entsteht, dass eine attraktive Frau das Produkt verkauft. Es handelt sich zweifellos um eine verzerrte Wahrnehmung in einem ohnehin schon männerdominierten Berufsfeld, und sie hofft, im Laufe ihrer beruflichen Laufbahn das Bewusstsein für dieses Thema schärfen zu können.
Miller verbindet eine sogenannte „Soft-Skill“-Tätigkeit (Marketing) mit einer „Hard-Skill“-Aufgabe (Entwicklung von KI-Plattformen). Ihre Bereitschaft, sich die technischen Fähigkeiten für die Arbeit im Bereich der KI anzueignen, hat ihr neue Möglichkeiten eröffnet, doch sie ist sich bewusst, dass andere, die einen ähnlichen Weg von einem nicht-technischen Beruf hin zur KI einschlagen, auf diesem Weg möglicherweise Rückschläge erleiden. Sie ermutigt sie, durchzuhalten und darauf zu vertrauen, dass sie irgendwann den Ort finden werden, an dem ihre einzigartige Stimme Gehör findet.
Das richtige Timing ist entscheidend – vor allem, wenn man zu früh dran ist
Sujan Abraham, leitender Softwareentwickler bei Labelbox, , hat den größten Teil seiner bisherigen beruflichen Laufbahn damit verbracht, mit Suchmaschinen zu arbeiten und Systeme zu entwickeln, die eine erfolgreiche Suche ermöglichen. Labelbox, ein in San Francisco ansässiges Datenverarbeitungsunternehmen für generative KI-Anwendungen, suchte jemanden mit Erfahrung in der Arbeit an Suchsystemen.
„Labelbox verfügt über ein System, in das große Datenmengen eingespeist werden, darunter Millionen von Bildern und Videos, die durchsuchbar sein müssen“, sagt Abraham. Seine Fachkenntnisse entsprachen dem Bedarf von Labelbox, eine Suchplattform aufzubauen, und er merkt an, dass der Einstellungsprozess unkompliziert verlief.
In seiner Tätigkeit nutzt Abraham KI, um die Suchmaschine zu entwickeln. Zwar verfügte er über grundlegende Kenntnisse dieser Technologie, doch hatte er sie zuvor noch nie in seiner Arbeit eingesetzt. Da er nun über Erfahrung bei der Integration von KI-Systemen in Suchprogramme verfügt, berichtet Abraham, dass sich – genau wie bei Miller – Personalvermittler an ihn gewandt haben.
Sich an das rasante Tempo der technologischen Entwicklung und die emotionale Achterbahnfahrt der KI anzupassen, war für Abraham die eigentliche Herausforderung, während die Eingewöhnung in seine Rolle im Unternehmen reibungslos verlief. „Wenn man in eine kleine Organisation mit klar definierten Kompetenzen eintritt, trägt dies dazu bei, kulturelle Probleme zu vermeiden, die sich einschleichen können“, sagt er.
„Derzeit wird KI noch recht allgemein eingesetzt, doch in den nächsten Jahren wird sich dies ändern, und die Nachfrage nach Fachkräften mit KI-Kenntnissen wird steigen.“Sujan Abraham
Abraham schätzt sich glücklich, zur richtigen Zeit am richtigen Ort gewesen zu sein – nicht nur im Hinblick auf seinen Karriereschritt, sondern auch, weil er bereits in der Anfangsphase der generativen KI in diesem Bereich tätig sein konnte.
„Derzeit wird KI noch recht allgemein eingesetzt“, sagt er, „doch in den nächsten Jahren wird sich das ändern, und die Nachfrage nach Fachkräften mit KI-Kenntnissen wird steigen.“
Mentoring ist wichtig
Zanele Munyikwa, Wirtschaftswissenschaftlerin bei Revelio Labs, , hat kürzlich am MIT in Wirtschaftswissenschaften promoviert. Ihr Forschungsgebiet liegt an der Schnittstelle zwischen Wirtschaftswissenschaften und Informatik, wobei ihr Schwerpunkt auf den wirtschaftlichen Auswirkungen verschiedener KI-Technologien aus der Perspektive des Arbeitsmarktes liegt.
In ihrer derzeitigen Position setzt sie KI auf verschiedene Weise ein. Als Wirtschaftswissenschaftlerin unterstützt sie Datenwissenschaftler dabei, verschiedene Kennzahlen für Datenmodelle zu entwickeln.
„Ein Modell, an dem wir gearbeitet haben, war [ein] Modell zur ‚Einstellungswahrscheinlichkeit‘, das Stellenanzeigen auswertet und die prognostizierte Anzahl der Einstellungen ermittelt, die sich aus dieser Stellenanzeige ergeben würden“, erklärte Munyikwa. „In meiner Funktion geht es darum, generative KI für bestimmte Anwendungsfälle einzusetzen, um Berichte zu erstellen.“
„Für mich war es am wertvollsten, ein Netzwerk aus Gleichgesinnten und Menschen aufzubauen, die in ihrer Karriere bereits weiter fortgeschritten sind.“Zanele Munyikwa
Während ihrer Promotion widmete sich Frau Munyikwa zudem dem Aufbau von Netzwerken, dem Knüpfen von Kontakten und der Suche nach Mentoren. Sie nahm an einem Daten-Bootcamp von Correlation One teil, das darauf ausgerichtet ist, vielfältige Talente auf Aufgabenbereiche in den Bereichen Daten und Analytik sowie KI vorzubereiten. Sie wurde von Personen betreut, die bereits in den Bereichen KI oder Datenwissenschaft tätig waren. Außerdem besuchte sie Karrieremessen und Konferenzen, um sich auf ihre Stellensuche vorzubereiten.
Munyikwas Einstellungsverfahren für ihre derzeitige Stelle bei Revelio Labs, einem in New York ansässigen Unternehmen für Personalanalytik, war kompliziert und umfasste mehrere Interviewrunden. Das Bootcamp und das Mentorenprogramm haben sie auf diese Erfahrung vorbereitet.
„Am wertvollsten war für mich der Aufbau eines Unterstützungsnetzwerks aus Kollegen und Menschen, die in ihrer Karriere bereits weiter fortgeschritten sind“, sagte Munyikwa. „Dieses Netzwerk kann hilfreich sein, wenn man sich in Umgebungen wiederfindet, die nicht besonders einladend sind.“
