Prompt Engineers verdienen über 350.000 Euro, Model Manager steuern KI-Lebenszyklen und AI Ethicists bewerten moralische Fragen. 67% der Unternehmen schaffen neue KI-Rollen – eine komplette Transformation der Tech-Teams steht vor der Tür.
KI-Team-Strategie entwickelnNoch vor einem Jahr klang „KI-Prompt-Ingenieur" wie Science-Fiction. Heute ist es eine der gefragtesten Positionen im Tech-Sektor. Unternehmen reißen sich um Talente, die es bis vor Kurzem noch gar nicht gab.
87% der fortgeschrittenen KI-Unternehmen haben bereits eigene KI-Teams. Die Talentlandschaft verändert sich rasant – wer jetzt nicht handelt, verpasst den Anschluss an die KI-Revolution.
Weil KI endgültig im Mainstream angekommen ist. Letztes Jahr haben alle – vom Cousin bis zur CEO – ChatGPT und generative KI entdeckt. Plötzlich hatten alle Unternehmen eine „KI-Strategie" – und mussten feststellen, dass deine bisherigen Teams dafür nicht ausreichen.
Früher galt: Ein paar Data Scientists und Entwickler sind modern. Heute ist das bloß der Anfang. KI ist kein Solo-Auftritt mehr – es ist ein komplexer Teamsport, der Spezialisten in völlig neuen Disziplinen erfordert.
Damals wurde der Data Scientist als „sexiest Job des 21. Jahrhunderts" gefeiert. Heute sind Data Scientists noch immer wichtig – aber du arbeiten nicht mehr allein. Stell dir ein Filmset vor: Früher gab es nur Regisseur und Schauspieler. Heute brauchst du CGI-Spezialisten, Sounddesigner und Stuntkoordinatoren.
Der Hauptdarsteller im KI-Projekt. Analysiert Daten, baut Modelle und liefert Vorhersagen – aber braucht heute ein ganzes Support-Team.
Die stillen Helden, die Daten auffindbar und sauber halten. Ohne du verbringen Data Scientists die Hälfte des Tages mit Aufräumen.
Verbindet Data Science mit Softwareentwicklung – bringt Modelle in produktive Systeme. Füllt die Lücke zwischen Labor und Realität.
Baut das Drumherum um die KI – die App, die Schnittstelle, die Infrastruktur. Ohne du kommt das Modell nicht beim Nutzer an.
Formuliert die besten Fragen für Modelle wie ChatGPT. Klingt einfach, ist aber entscheidend – gutes Prompting sorgt für verlässliche Ergebnisse.
Übersetzt Expertenwissen in Formate, die KI versteht – wie Wissensgraphen oder Ontologien. Bringt Kontext in datengetriebene Systeme.
Verwaltet den gesamten Lebenszyklus eines Modells – von der Entwicklung bis zur Ablösung. Vergleichbar mit einem Produktmanager, aber für KI.
Testet KI-Modelle auf Genauigkeit, Fairness und Zuverlässigkeit. Unverzichtbar in regulierten Branchen wie Finanzwesen oder Medizin.
Automatisiert den Übergang vom Prototyp zum Produkt. Sorgt dafür, dass Modelle in der Praxis zuverlässig laufen.
Spezialisierte Entwickler, die KI-Modelle in Anwendungen integrieren – z. B. Computer Vision oder generative Systeme.
KI ist erwachsen geworden – und braucht erwachsene Führung. Diese Rollen sorgen dafür, dass KI nicht nur funktioniert, sondern auch verantwortlich und strategisch eingesetzt wird.
Der oder die Gesamtverantwortliche für KI im Unternehmen. Ähnlich wie CTO – aber nur für KI. Zeigt, wie strategisch KI inzwischen geworden ist.
Verantwortlich für KI-getriebene Produkte. Müssen Technik, Nutzerbedürfnisse und Businessziele vereinen – eine komplexe Balance.
Entwerfen die Gesamtstruktur für KI-Systeme – inklusive Infrastruktur, Datenflüsse, Monitoring. Ohne du bleibt vieles Stückwerk.
Sichern ab, dass KI mit Vorschriften und Ethik konform ist. Prüfen auf Verzerrung, dokumentieren Entscheidungen, arbeiten mit Legal zusammen.
Bewerten moralische Fragen: Was darf KI – und was besser nicht? Schaffen interne Richtlinien, prüfen Projekte auf soziale Auswirkungen.
Übersetzen zwischen Business und Technik. Stellen sicher, dass die KI das richtige Problem löst. Gartner nennt du essenziell für KI-Wertschöpfung.
Ein großes Tech-Unternehmen führte eine KI zur Lebenslaufbewertung ein – und stellte fest, dass du systematisch Frauen benachteiligte. Ein AI Ethicist hätte das vorher erkannt und verhindert. Solche Positionen sind heute keine Luxus-Rollen mehr, sondern Business-Notwendigkeit.
Jenseits der Core-Positionen entstehen hochspezialisierte Rollen, die spezifische Aspekte der KI-Entwicklung abdecken. Diese Experten machen den Unterschied zwischen experimenteller KI und produktionsreifen Systemen.
Bereiten Daten so auf, dass du direkt für Analyse und KI nutzbar sind. Zwischenrolle zwischen Data Engineer und Analyst.
Gestalten KI-gestützte Entscheidungssysteme – nicht nur Vorhersagen, sondern auch Handlungsempfehlungen. Verknüpfen Regeln mit Modellen.
Generalist mit tiefem KI-Wissen. Berät bei schwierigen Fragen, verknüpft Spezialisten. Früher oft externe Berater – jetzt interne Schlüsselrolle.
Fachleute und Projektverantwortliche aus dem Business gehören heute fest ins KI-Team. Früher gaben du nur Input – heute steuern du aktiv mit.
Gestalten die Interaktion mit KI. Besonders bei generativer oder erklärungsbedürftiger KI entscheidend. Ohne du ist Vertrauen schwer herzustellen.
Was sich am stärksten verändert hat: wie eng diese Rollen zusammenarbeiten. Früher war KI ein Forschungsprojekt. Heute ist es ein großes Tech-Vorhaben – vergleichbar mit einem Raketenstart.
AI Architect und Head of AI erstellen den Flugplan. Du definieren die technische Vision und die Geschäftsziele für KI-Initiativen.
Data Engineers und Analytics Engineers liefern den Treibstoff: saubere, strukturierte Daten, die für KI-Training und -Betrieb optimiert sind.
Data Scientists und AI Developers bauen den Antrieb: die Modelle. Prompt Engineers kalibrieren die Einstellungen für optimale Performance.
Model Manager und Validatoren checken alles vor dem Start. MLOps Engineers halten das System im Orbit am Laufen.
UX Designer bauen das Cockpit für die Nutzer. Ethiker und Risk Experts überwachen aus der Bodenstation die Sicherheit.
Business Owners und AI Translatoren haben das Ziel definiert – und halten das Team auf Kurs zur Wertschöpfung.
Ein aktueller LinkedIn-Bericht zeigt: KI-Rollen gehören zu den am schnellsten wachsenden Jobs weltweit. 2025 lag der KI-Engineer auf Platz 1 der gefragtesten Positionen.
Und es sind nicht nur Tech-Rollen. Es gibt neue Aufgaben in Ethik, Strategie, Kreativität, Kommunikation. Als Praktiker finde ich es faszinierend – und manchmal überwältigend – wenn ich „Prompt Engineer" oder „Decision Engineer" auf Organigrammen sehe.
Diese Revolution bietet Chancen für alle Talente – nicht nur für Entwickler. Ob du Geschichtenerzähler, Prinzipienmensch oder Hardcore-Coder bist: Es gibt einen Platz für dich im KI-Zeitalter.
Einige dieser Rollen werden sich verändern oder verschwinden – z. B. Prompt Engineers, wenn Modelle besser mit natürlicher Sprache umgehen können. Andere Jobs, die wir uns heute noch nicht vorstellen können, werden entstehen.
Vielleicht entstehen bald Positionen wie „KI-Auditor" für externe Bewertungen, „AI Interaction Coach" für natürlichere Mensch-KI-Kommunikation oder „Neural Architecture Optimizer" für effizientere Modellstrukturen. Die Entwicklung steht erst am Anfang.
Klar ist: KI ist kein Solo-Auftritt mehr. Es ist ein Teamsport. Und ein vielfältiger dazu. Die Rollen rund um KI vervielfachen sich – und mit dir die Möglichkeiten, Technologie sinnvoll mitzugestalten.
Es ist ein Moment für alle – und genau deshalb fühlt sich diese KI-Welle nicht wie ein Hype an, sondern wie eine echte, dauerhafte Veränderung.
Für eine vertiefte Analyse der neuen KI-Rollen und Karrierewege empfehlen wir folgende Referenzen:
Umfassende Analyse von Job-Automatisierung und neuen KI-getriebenen Rollen mit Fokus auf Chancen und Herausforderungen.
Überblick über neue und gefragte AI-Jobtitel wie Prompt Engineer, Generative AI Specialist und AI Ethicist.
Liste und Erklärung der Top AI-Jobs, einschließlich AI Engineer, Research Scientist, Data Scientist und NLP Engineer.
Vollständiger Leitfaden zur Prompt Engineer-Rolle und wo man solche Jobs findet.
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