KI: Anforderungen an Mitarbeiter

Künstliche Intelligenz ist ein Thema welches in seiner Wichtigkeit immer weiter in aktuelle Gesellschaft zunimmt. Der Mensch wird zunehmend von Intelligenten Systemen unterstützt: egal ob bei der Auswertung von Daten, beim Autofahren oder bei der Nutzung von Medien. Dr. Knut Linke hat untersucht, welche Anforderungen KI an die Mitarbeiter stellt – anhand der DQR-Level des deutschen QualifikationsRahmen.

KI unterstützt den Menschen, nimmt ihm Arbeit und auch Entscheidungen ab. Diese Form der Digitalisierung setzt sich in ihren Ausprägungen zunehmend durch und damit auch die Entscheidung von und durch Computer. KI hat mannigfaltige Einsatzmöglichkeiten, die einem teilweise gar nicht bewusst sind – ob als Chat-Bot, bei der Personalauswahl, bei der Produktentwicklung, der Medienerkennung oder bei der vorausschauenden Instandhaltung. Alles kann mit KI unterstützt und realisiert werden.

KI muss und wird von IT-Fachkräften entwickelt und standardisiert. Je nach Art der KI muss entschieden werden, ob die KI Supervised (Lösung vorgeben – während des Trainings gebe ich Informationen mit), semi-supervised (ich unterstützte teilweise) oder unsupervised (ich gebe z. B. nur Bilder, Netz lernt selber) arbeiten und sich entwickeln soll. Im Allgemeinen müssen IT-Fachkräfte im Bereich der KI auch besonderen technischen Herausforderungen begegnen, wie der Evaluation von Informationen. Sie müssen festlegen, welche Daten geeignet sind und auch ob die Daten, welche verarbeitet werden, real sind. Sie brauchen im allgemeinen Kenntnisse der höheren Mathematik (lineare Algebra und Statistik) und sollten wissen, wie GPU/HPC (on premised / Cloud) zur Integration in den die KI-Berechnungen integriert werden können. Dieses sind durchaus spezielle Anforderungen, wo normale Menschen nur „Bahnhof“ verstehen.

Die IT-Fachkräfte müssen für Ihre Arbeit im Bereich der KI zudem über besondere Kenntnisse und Fähigkeiten verfügen. Im Folgenden werden diese Anforderungen an Arbeitnehmer dargestellt. Die im folgenden Dargestellten Anforderungen orientieren sich an den sogenannten DQR-Leveln des Deutschen QualifikationsRahmen (DQR). Der Level 5 entspricht hierbei Personen mit einer Berufsausbildung und Berufserfahrung, der Level 6 entspricht Personen mit einem Bachelorabschluss und der Level 7 steht für Mitarbeiter mit einem Masterabschluss. Die Anforderungen wurden im Rahmen von verschiedenen Untersuchungen, wie z. B. qualitativen Interviews mit Fachspezialisten, erhoben und untersucht.

Für die verschiedenen Level konnten folgende IT-Tätigkeiten und Kompetenzanforderungen für die Arbeit im Feld der künstlichen Intelligenz definiert werden:

• DQR 5: Grundlagen der Programmierung und des Scripting sowie grundlegendes Verständnis im Bereich der Logik und der Mathematik, Übernahmen der Datenaufnahmen sowie Bereitstellung von Auswertung und Ergebnissen und der Betreuung von Frameworks.
• DQR 6: Erfahrung in den Problematiken zwischen den Wechseln von methodischen Ansätzen und des Software-Designs (Kombination von Erweiterungen), Scripting und OOP. Bewertung von gelernten Ergebnissen sowie Grundlagen von Spezialbereichen und der höheren Mathematik.
• DQR 7: Strategische Transformation in das Produktivsystem und strategische Bewertung von Ergebnissen zur Senkung der Fehlerwahrscheinlichkeit und zur Zielerreichung sowie evolutionäre Anpassung der IT-Architektur und der Algorithmen unter Anwendung von naturwissenschaftlichen Kenntnissen der Mathematik.

Zusammenfassend zeigt sich, dass für den Bereich der KI, neben den normalen Kenntnisse im Bereich der Anwendungsentwicklung in der IT, sehr tiefgehende Kenntnisse im Bereich Logik und Mathematik vorhanden sein müssen. Hierbei geht es im Kern nicht darum, diese Kenntnisse in Programme zu transferieren, sondern diese Kenntnisse sind notwendig, um Programme zu verstehen, beziehungsweise zu verstehen wie Computer Intelligenz künstlich realisieren und umsetzen.
Es ist an dieser Stelle auch darauf hinzuweisen, dass die untersuchten Teilnehmer vor allem aus dem Bereich des DQR-Levels 7 stammen und es sehr herausfordernd gewesen ist, Anforderungen für einen Einstieg in das Thema auf dem DQR-Level 5 zu ermöglichen.

Neben den IT-technischen Herausforderungen sollte man auch nicht die kaufmännischen Anforderungen an Arbeitnehmer im Bereich der KI unterschätzen.

Personen in diesem Bereich müssen über weitreichende und auch interdisziplinäre Kenntnisse verfügen. Diese Kenntnisse sollten u. a. das Erstellen von Business Cases und das Data Storytelling (z. B. Alexa, Spotify) beinhalten, sowie der Umgang mit ethischen und gesellschaftlichen Fragestellungen (EthicalAI). Hier muss entschieden werden, welche Rahmenbedingungen sollen und dürfen trainiert werden: wie weit darf KI (Datenaggregation) gehen und wo beginnt der Datenschutz? Dieses ist z. B. notwendig, um Diskrimination (Klassifikation) als Teil der KI zu vermeiden und Diagnosesysteme für alle Ethnien zu ermöglichen. Hierfür müssen Fachkräfte im Bereich der KI auch im Umgang mit Nutzungsrechten und der richtigen Organisation von Trainingssets (Standard- und Individualdaten) befähigt sein. Ebenfalls muss überlegt werden, wie experimentelle KI standardisiert werden kann, um in Produktionssystemen aktiviert und genutzt werden zu können.

Wie diese Ergebnisse zeigen, ist die Arbeit mit und im Bereich der KI nicht nur auf den Bereich der IT begrenzt. Sie erfordert auch Kenntnisse außerhalb der IT und insbesondere eine hohe Qualifikation der Arbeitnehmer. Es wird sich in naher Zukunft zeigen, wie der Fachkräftebedarf im Bereich der KI mittel- und langfristig bedient werden kann.

Über den Autor:

Dr. Knut Linke | linke.digital forscht seit 2014 im Bereich der digitalen Wertschöpfung und agiler Arbeitsorganisation und ist seit 2005 beruflich Feld der digitalen Wertschöpfung tätig. Aktuell lehrt Herr Dr. Linke u. a. als Professor für den Bereich eCommerce und agiles Lernen an der Erasmus Hochschule in Basel sowie an verschiedenen Institutionen im Bereich Social Media, Softwareentwicklung und Internettechnologien. Beruflich begleitet er als Freiberufler Gründungsvorhaben und existierende Organisationen bei der Umsetzung von digitaler Wertschöpfung sowie bei der Arbeitsorganisation sowie der Arbeitsreorganisation. Seit 2022 ist er vom Bundesinstitut für Berufsbildung im Rahmen des Neuordnungsverfahren der IT-Fortbildungsverordnung als Bundessachverständiger berufen worden.

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