Ausbildungsberuf

Bachelor Professional - Künstl. Intell./Maschinelles Lernen

Zugang zur Tätigkeit

In der Regel benötigt man eine bestandene Prüfung als Bachelor Professional in Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen.

Zugangsvoraussetzungen für die Weiterbildung

Voraussetzung für die Zulassung zur Weiterbildungsprüfung ist in der Regel die Abschlussprüfung in einem anerkannten mindestens dreijährigen gewerblich-technischen oder kaufmännischen Ausbildungsberuf. Der Zugang ist auch mit einem Abschluss in einem zweijährigen anerkannten gewerblich-technischen oder kaufmännischen Ausbildungsberuf und mindestens einjähriger einschlägiger Berufspraxis oder mit mindestens 90 Leistungspunkten in einem Studium und einer mindestens sechsmonatigen Berufspraxis möglich.

Alternativ kann man auch mit einer mindestens vierjährigen einschlägigen Berufspraxis zur Prüfung zugelassen werden. Auch der Abschluss als Geprüfte/r Berufsspezialist/in für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen dient als Nachweis für die Zulassung zur Prüfung.

Sollte kein entsprechender Bildungsabschluss vorliegen, können berufliche Kenntnisse und Fertigkeiten auch durch ein Validierungsverfahren nachgewiesen werden.

Wichtige Vorkenntnisse

Vertiefte Kenntnisse in folgenden Bereichen bilden gute Voraussetzungen für das erfolgreiche Bestehen der Weiterbildungsprüfung:

Planung/Organisation:

Die Planung und Umsetzung betrieblicher Prozesse, insbesondere die digitale Aufbereitung von Daten, sind wichtige Teile der Weiterbildung, die planerische und organisatorische Fähigkeiten erfordern.

In der Berufstätigkeit kommt es u.a. darauf an, Projekte zu planen, zu steuern und erfolgreich abzuschließen oder neue Verfahren einzuführen, z.B. im Bereich Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen.

Informatik:

In der Prüfung sind beispielsweise datenbasierte KI-Modelle zu evaluieren und KI-relevante Prozesse zu überwachen, zu prüfen und zu bewerten.

Um im Berufsalltag betriebspraktische Probleme analysieren zu können und datenbasierte Lösungsmöglichkeiten unter Beachtung der maßgebenden ökonomischen und rechtlichen Einflussfaktoren zu entwickeln, zu bewerten und zu vertreten, sind umfassende Kenntnisse auf dem Gebiet der Informatik erforderlich.

Wirtschaft/Recht:

Fragen zu Abwägung und Beurteilung ökonomischer Aspekte in Form von Kosten-Nutzen-Analysen können ebenfalls Bestandteil der Prüfung sein.

In der Berufspraxis geht es auch um die Datenschutz- und Datensicherheit. Kenntnisse der jeweils gültigen Datenschutzbestimmungen und rechtlichen Regelungen zum Umgang mit Daten sind hierbei hilfreich.

Deutsch/Englisch:

KI-gestütztes Aufbereiten und Bewerten der Projektergebnisse und deren Präsentation sind Bestandteil der Prüfung. Hierfür sind sowohl mündliche als auch schriftliche Deutschkenntnisse erforderlich.

Für die Erstellung von Zwischen- bzw. Abschlussberichten unter Berücksichtigung technischer, organisatorischer und betriebswirtschaftlicher Zusammenhänge sowie unter Nachhaltigkeitsaspekten benötigen Bachelor Professionals in Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen im Berufsalltag gute Deutschkenntnisse. Zudem liegt Fachliteratur im Bereich KI häufig auf Englisch vor. Auch der Umgang mit ausländischen Geschäftspartnern erfordert gute Kenntnisse der englischen Sprache.

Weiterbildungsinhalte

• Implementierung und Anwendungsmöglichkeiten von datenbasierten KI-Modellen

  • Grundbegriffe von KI und Maschinellem Lernen

  • Chancen und Herausforderungen der KI

  • Umgang mit Daten

  • Datenanalyse und Maschinelles Lernen

  • Grundlagen Programmierung zu Maschinellem Lernen (z.B. Python)

• Gestalten von (Veränderungs-)Prozessen und Leiten von Projekten

  • Prozessmanagement

  • Projektmanagementmethoden

  • Innovationsmanagement

  • Digitales Transformationsmanagement

• Rechtliche Grundlagen

  • Unternehmensrechtsformen und Vertragsarten

  • Datenschutz- und Datensicherheitsfragen

  • Steuerarten und -berechnungen

  • Urheber- und Patentrecht

  • EU-Richtlinien zu KI-Anwendungen

  • Arten von Arbeitsverhältnissen

  • Betriebsverfassungsrecht

• Abwägung und Beurteilung ökonomischer Aspekte

  • Abwägungsmethoden

  • Ökonomische Aspekte

• Mitarbeitendenführung und Personalmanagement

  • Personalauswahl- und Personaleinsatzplanungsprozesse

  • Agile Mitarbeitenden-/Teamführungsmethoden

  • Berücksichtigung von arbeitsrechtlichen Bestimmungen

  • Beteiligungsrechte betriebsverfassungsrechtlicher Organe

• Zukunftskompetenzen

  • Metakompetenzen

  • Interaktive Kompetenzen

  • Transformative Kompetenzen

Weiterbildungsvergütung

Die Teilnahme an Vorbereitungslehrgängen wird nicht vergütet.

Weiterbildungskosten

Für den Besuch von Vorbereitungslehrgängen fallen Lehrgangsgebühren an, für die Prüfung selbst Prüfungsgebühren.

Gegebenenfalls entstehen weitere Kosten, z.B. für Arbeitsmaterialien, Fahrten zur Weiterbildungsstätte oder für auswärtige Unterbringung.

Förderungsmöglichkeiten

Vorbereitungslehrgänge auf die Weiterbildungsprüfung können gemäß Aufstiegsfortbildungsförderungsgesetz finanziell gefördert werden.

Weitere Informationen: Aufstiegs-BAföG - Aufstieg mit Förderung

Förderung besonders begabter junger Fachkräfte: Stiftung Begabtenförderung berufliche Bildung (SBB) - Weiterbildungsstipendium

Weiterbildungsdauer

Unterschiedlich, je nach Bildungsanbieter:

• Teilzeit: ca. 15-31 Monate

Für die Zulassung zur Prüfung ist die Teilnahme an einem Lehrgang nicht verpflichtend.

Verkürzungen/Verlängerungen

Befreiung von der Ablegung einzelner Teile der Weiterbildungsprüfung

Von der Ablegung einzelner Prüfungsleistungen kann i.d.R. befreit werden, wer mit Erfolg eine andere Prüfung vor einer öffentlichen oder staatlich anerkannten Bildungseinrichtung oder vor einem staatlichen Prüfungsausschuss abgelegt hat, die denselben Anforderungen entspricht.

Abschluss-/Berufsbezeichnungen

Abschlussbezeichnung

Bachelor Professional in Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen (IHK)

Weiterbildungssituation

Die Weiterbildung besteht aus theoretischem und praktischem Unterricht.

Je nach Bildungsanbieter sollte man sich auf folgende Bedingungen einstellen:

Unterrichtszeit

• i.d.R. berufsbegleitende Weiterbildung am Wochenende oder am Abend

Lernform

• bei digitalen Lernformen (z.B. virtuelles Klassenzimmer): ausschließliches Lernen über elektronische Lernplattformen und -systeme (vorwiegend im Klassenverband von zu Hause aus)

Lernorte

Vorbereitungslehrgänge auf die Prüfung finden an Bildungseinrichtungen von Industrie- und Handelskammern und anderen Bildungsstätten statt.

Lernorte sind

• zu Hause bei Online-Lerneinheiten

Aufgaben und Tätigkeiten kompakt

Bachelor Professionals in Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen setzen KI- und ML-Technologien gezielt zur praktischen Optimierung von Unternehmensprozessen ein. Sie analysieren und strukturieren Daten, entwickeln daraus konkrete Anwendungen und integrieren diese technisch in bestehende Systeme. Dabei liegt ihr Fokus auf der operativen Umsetzung sowie der Sicherstellung der Funktionsfähigkeit im laufenden Betrieb. Zudem arbeiten sie lösungsorientiert, verantworten einzelne Projektmodule und koordinieren fachübergreifende Teams. Das Ziel von Bachelor Professionals in Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen ist es, wirtschaftlich sinnvolle, direkt nutzbare KI-Lösungen bereitzustellen, um die Effizienz in Unternehmen zu steigern

Aufgaben und Tätigkeiten im Einzelnen

• KI- und ML-Technologien gezielt zur praktischen Optimierung von Unternehmensprozessen einsetzen

• relevante Daten als Grundlage für die Entwicklung von Anwendungen analysieren und strukturieren

• KI-gestützte Anwendungen basierend auf den analysierten Daten entwickeln

• entwickelte Lösungen technisch in bestehende Unternehmenssysteme integrieren

• wirtschaftlich sinnvolle, direkt nutzbare KI-Lösungen zur Effizienzsteigerung im Unternehmen bereitstellen

• lösungsorientiert Verantwortung für einzelne Projektmodule übernehmen, fachübergreifende Teams zur erfolgreichen Umsetzung von Projekten koordinieren

• sich über aktuelle Trends in Sachen KI und ML auf dem aktuellen Stand halten

• mit dem Fokus auf operative Umsetzung die Funktionsfähigkeit im laufenden Betrieb sichern

Verdienst/Einkommen

Beispielhafte tarifliche Monatsbruttovergütung, die sich aus der Monatsgrundvergütung und variablen Entgeltbestandteilen zusammensetzt: € 4.932 bis € 5.402

Quelle:

Tarifsammlung des Bayerischen Staatsministeriums für Familie, Arbeit und Soziales

Hinweis: Diese Angaben dienen der Orientierung. Ansprüche können daraus nicht abgeleitet werden.

Verdienst/Einkommen

Das Einkommen von Arbeitnehmern und Arbeitnehmerinnen hängt von der Aus- und Weiterbildung, Berufserfahrung und Verantwortlichkeit ab, aber auch von den jeweiligen Anforderungen des Berufs, von Branche, Region und Betrieb. Die Höhe richtet sich in tarifgebundenen Betrieben nach tarifvertraglichen Vereinbarungen. Nicht tarifgebundene Betriebe können ihre Mitarbeiter/innen in Anlehnung an entsprechende Tarifverträge entlohnen.

Weitere Informationen über Einkommensmöglichkeiten:

• Entgeltatlas der Bundesagentur für Arbeit

• LohnSpiegel.de

• WSI-Tarifarchiv

Arbeitsorte

Bachelor Professionals in Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen arbeiten in erster Linie

• in Büro- und Besprechungsräumen

• in KI- und IT-Labors

• beim Kunden

Darüber hinaus arbeiten sie ggf. auch

• im Homeoffice bzw. mobil

Arbeitssituation

Bachelor Professionals in Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen planen und koordinieren eigenverantwortlich die Entwicklung von KI-Lösungen und optimieren digitale Prozesse in Unternehmen. Sie benötigen analytische Fähigkeiten, technisches Verständnis sowie eine systematische und sorgfältige Arbeitsweise, um beispielsweise neue KI-Anwendungen unter technischen Gesichtspunkten zu bewerten. Wenn sie übergreifende KI-Strategien konzipieren, achten sie außerdem auf Wirtschaftlichkeit. Die Planung und Umsetzung von KI-Projekten steuern sie organisatorisch geschickt. Verantwortungsbewusst führen und motivieren sie die Mitarbeiter/innen und koordinieren deren Zusammenarbeit. Lernbereitschaft ist notwendig, um sich über neue Entwicklungen im sich rasch wandelnden KI-Sektor auf dem Laufenden zu halten.

Bachelor Professionals in Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen arbeiten vor allem im Büro am Computer, etwa wenn sie die Integration neuer KI-Anwendungen in bestehende Arbeitsprozesse planen. In Besprechungsräumen führen sie Schulungen durch oder stimmen ihr Vorgehen mit der Geschäftsleitung und verschiedenen betrieblichen Abteilungen ab. Gegebenenfalls sind sie in Beratungsunternehmen tätig und arbeiten auch bei Kunden vor Ort.

Arbeitsbedingungen im Einzelnen

• Verantwortung für Personen (z.B. Mitarbeiter/innen anleiten und führen; Schulungen der Mitarbeiter/innen planen)

• Verantwortung für Sachwerte (z.B. zukunftsfähige und wirtschaftlich rentable KI-Strategien entwickeln)

• Bildschirmarbeit (z.B. Einbindung neuer KI-Anwendungen in bestehende Arbeitsprozesse prüfen)

• Arbeit in Büroräumen (z.B. KI-Projekte planen und koordinieren)

Arbeitsgegenstände/Arbeitsmittel

Computertechnik und Software, z.B.: KI-Tools und -Systeme, Machine-Learning-Anwendungen, Datenanalyse- und Visualisierungstools, Cloud-Plattformen, API- und Schnittstellen-Tools, Datenbanken, Monitoring-Tools, verschiedene Entwicklungsumgebungen, Videokonferenztools

Unterlagen, z.B.: Modellierungs- und Trainingsdokumentationen, Ethik- und Risikobewertungen, Projektpläne und Roadmaps, Anwenderdokumentationen, IT-Konzepte, Fachliteratur (z.T. auf Englisch), System-, Datenbank- und GUI-Designs, Schulungsunterlagen, Rechtsvorschriften (z.B. Datenschutz)

Büroausstattung und Präsentationsmittel, z.B.: PC, Internetzugang, Telefon, Beamer, Flipchart

Arbeitsbereiche/Branchen

Bachelor Professionals in Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen finden Beschäftigung

• in der IT-Branche

• in IT-Abteilungen von Unternehmen nahezu aller Wirtschaftsbereiche

• in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen für Künstliche Intelligenz

• in Beratungsunternehmen für digitale Transformation

Darüber hinaus finden sie ggf. Beschäftigung

• in der öffentlichen Verwaltung sowie bei Verbänden und Organisationen

Branchen im Einzelnen

• Bau, Architektur

• Chemie, Pharmazie, Kunststoff

• Elektrotechnik, Elektronik

• Energie, Ver- und Entsorgung

• Fahrzeugbau, -instandhaltung

• Finanzdienstleistungen, Immobilien

• Gesundheit, Soziales

• Glas, Keramik, Rohstoffverarbeitung

• Handel

• Holz, Möbel

• Hotel, Gaststätten, Tourismus

• IT, Software, Telekommunikation

• Management, Beratung, Recht, Steuern

• Medien

• Metall, Maschinenbau, Feinmechanik, Optik

• Musikinstrumente, Sportgeräte, Spielwaren, Schmuck

• Nahrungs-, Genussmittelherstellung

• Öffentliche Verwaltung, Sozialversicherung, Verteidigung

• Papier, Druck

• Textil, Bekleidung, Leder

• Transport, Verkehr

• Verbände, Organisationen, Interessenvertretungen

• Werbung, Public Relations

• Wissenschaft, Forschung, Entwicklung

Weiterbildung (berufliche Anpassung)

Anpassungsweiterbildung hilft, das berufliche Wissen aktuell zu halten und an neue Entwicklungen anzupassen (z.B. in den Bereichen Projektmanagement, Prozessmanagement, Betriebliche Organisation, IT-Sicherheit).

Darüber hinaus können sich die Trends zum Einsatz von AIOps-Technologien und zu smarten IT-Systemen für Anwendungen der digitalisierten Arbeitswelt (Industrie 4.0) zu wichtigen Weiterbildungsthemen für Bachelor Professionals in Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen entwickeln. Technologien wie Edge Computing bieten ebenfalls Weiterbildungspotenzial.

Weiterbildung (beruflicher Aufstieg)

Ein Studium eröffnet weitere Berufs- und Karrierechancen (z.B. durch einen Bachelorabschluss im Studienfach Künstliche Intelligenz).

Mit ihrem Weiterbildungsabschluss können Bachelor Professionals in Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen auch ohne schulische Hochschulzugangsberechtigung Zugang zu einem Studium erhalten. Weitere Informationen:

Zugang zur Hochschule in den einzelnen Bundesländern

Stellen- und Bewerberbörsen

• Computerwoche.de

• developer media jobs

• Digital Business Cloud

• golem

• heise jobs

• itjobs.rocks

• IT-Positionen.de

• itsteps

• t3n.de

• webentwickler-jobs.de

Trends

Wachstumsmarkt IT-Sicherheit

Die zunehmende Vernetzung durch das Internet der Dinge, Big Data, Cloud Computing, Onlinehandel, die Verwendung mobiler Endgeräte etc. können für Privatpersonen und Unternehmen viele Sicherheitsrisiken bergen. Datendiebstahl durch Phishing-Attacken, gefälschte elektronische Karten, Würmer und Viren, Hackereinbrüche sowie Cyberterrorismus erfordern eine ständige Anpassung der Sicherheitsmaßnahmen in Unternehmen und Behörden sowie entsprechende Schulungen der Beschäftigten diesbezüglich. Eine dieser Maßnahmen ist die sogenannte Cyber Resilience, die eine große Rolle im Schutz der (Kunden-)Daten spielt. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), um Cyberangriffe zu erkennen und zu bekämpfen, spielt zudem eine immer größere Rolle in der IT-Sicherheit. Die Nachfrage nach IT-Sicherheitsexperten, die sowohl traditionelle als auch innovative Ansätze beherrschen, steigt daher stetig.

AIOps: Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) verbindet durch Künstliche Intelligenz separate IT-Tools zu einer automatisierten IT-Betriebsplattform. Dabei werden Machine Learning und Big Data genutzt, um die Überwachung von IT-Infrastrukturen zu automatisieren und zu optimieren. Mithilfe von Echtzeit-Datenanalysen ermöglicht AIOps die automatisierte Identifikation von Problemen sowie die selbstständige Überprüfung und Behebung von Störungsfällen. AIOps-Plattformen schaffen es dadurch, IT-Personal zu entlasten und Systeme rund um die Uhr zu überwachen. Fach- und Führungskräfte im Tätigkeitsfeld IT-Administration werden sich mit AIOps-Technologien auseinandersetzen und Wege finden, mithilfe von Künstlicher Intelligenz den IT-Betrieb zu optimieren.

Edge Computing: Dezentrale Datenverarbeitung am Netzwerkrand

Anwendungen für Industrie 4.0, Smart Cities und Internet of Things erzeugen riesige Mengen an Sensor- und Gerätedaten, die nahezu in Echtzeit verarbeitet werden müssen. Bei einer zentralen Datenverarbeitung werden diese Datenströme von den Geräten hin zu einer zentralisierten Cloud und wieder zurück transportiert; hier drohen Zeit- und Datenverluste. Bei Edge Computing können Maschinen- und Sensordaten direkt vor Ort gespeichert, verarbeitet und analysiert werden - in der Produktionshalle, im autonomen Fahrzeug oder im Containerschiff, sodass KI-basierte Geräte und Maschinen in Echtzeit reagieren können. Fach- und Führungskräfte der Informationstechnik werden sich darauf vorbereiten, künftig immer mehr Anwendungen im Bereich Edge Computing zu entwickeln.

Informatik und Industrie 4.0

Die Umsetzung der 4. industriellen Revolution - der Industrie 4.0 - ist in vollem Gange: Industrieunternehmen sind dabei, ihre gesamte Wertschöpfungskette zu digitalisieren und zu vernetzen. Informatiker/innen entwickeln Software für smarte Produktionsstätten (Smart Factories), in denen Roboter planen und kommunizieren, Maschinenteile anheben, richtig positionieren und z.B. verschrauben oder verschweißen können. Mittels Sensoren werden Maschinen demnächst ihre Ersatzteile selbst ordern, einen Techniker bestellen oder Roboter in einer anderen Fabrik um Hilfe bitten können, wenn der Engpass am eigenen Standort nicht alleine zu bewältigen ist. Fachkräfte in Maschinenbau, Elektrotechnik und Informatik werden noch enger zusammenarbeiten, damit Industrie 4.0 gelingen kann. Dazu werden die bestehenden Ausbildungs- und Weiterbildungsberufe mit neuen Inhalten gefüllt, die Fachkräfte sich kontinuierlich aneignen müssen.