Community Management

Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) prägt die Arbeitswelt maßgeblich. LinkedIn hat daher einen vierteljährlichen Bericht über die Zukunft der Arbeit in der KI-Ära veröffentlicht. Der Bericht richtet sich an Fachleute und Führungskräfte und bietet wertvolle Einblicke, die dabei helfen können, die anstehenden Veränderungen zu bewältigen.

Überschneidung von KI und Arbeitsmarkt

Der erste Bereich, den der Bericht abdeckt, ist die wachsende Relevanz der KI im Arbeitsmarkt. Dabei zeigt sich, dass immer mehr LinkedIn-Mitglieder KI-Fähigkeiten zu ihren Profilen hinzufügen. Seit November 2022 ist ein 21-facher Anstieg der englischsprachigen Stellenausschreibungen zu beobachten, die neue KI-Technologien wie GPT oder ChatGPT erwähnen. Bis Juni 2023 hat sich die Zahl der Mitglieder mit KI-Kenntnissen weltweit 9-mal erhöht im Vergleich zu Januar 2016.

Generative KI in der Arbeitswelt

Der zweite Bereich fokussiert sich auf den aktuellen Stand der Generativen KI (GAI) im Arbeitsumfeld. Technologien wie ChatGPT sind auf dem Weg, die Arbeitsweise grundlegend zu verändern. Laut einer Umfrage glauben 47% der US-Führungskräfte, dass generative KI die Produktivität steigern wird, während 92% der Ansicht sind, dass menschliche Fähigkeiten wichtiger denn je sind. Das bedeutet, Arbeitsplätze werden sich nicht nur verändern, sondern es werden auch neue Fähigkeiten erforderlich sein.

LinkedIn als Wegweiser in der KI-Ära

Der dritte Bereich beleuchtet die Rolle von LinkedIn als Navigationshilfe in einer KI-gesteuerten Welt. Das Netzwerk bietet eine Plattform für berufliche Weiterbildung und setzt KI-gestützte Produkte ein, um Arbeitssuchenden, Vermarktern und Vordenkern zu helfen. Mitglieder können sich über LinkedIn Learning fortbilden, KI-bezogene Jobs finden und sich mit führenden KI-Experten austauschen.

Fazit

LinkedIn ist in einer einzigartigen Position, um Fachleuten weltweit dabei zu helfen, die Herausforderungen und Chancen der KI-gesteuerten Arbeitswelt zu meistern. In zukünftigen Berichten wird das Netzwerk regelmäßig Updates zu seinen Erkenntnissen und anderen relevanten Themen teilen, die die Zukunft der Arbeit beeinflussen könnten.

Schlagworte: Zukunft der Arbeit, Künstliche Intelligenz, LinkedIn, Generative KI, ChatGPT, Arbeitsmarkt, Stellenausschreibungen, Fachleute, Führungskräfte, Berufliche Weiterbildung.
 

Diese 121 Berufe mit KI-Fähigkeiten werden von LinkedIn in der Studie verfolgt:

 

D Reconstruction
Alexa
Algorithm Analysis
Algorithm Development
Artificial Intelligence (AI)
Artificial Neural Networks
Association Rules
Audio Synthesis
Autoencoders
Automated Clustering
Automated Feature Engineering
Automated Reasoning
Autoregressive Models
Caffe
Classification
Cognitive Computing
Common Lisp
Computational Geometry
Computational Intelligence
Computational Linguistics
Computer Vision
Concept Drift Adaptation
Conditional Image Generation
Convolutional Neural Networks (CNN)
Data Structures
Deep Learning
dSPACE
Evolutionary Algorithms
Expert Systems
Facial Recognition
Feature Extraction
Feature Selection
Fuzzy Logic
Gaussian 03
Generative Adversarial Imitation Learning
Generative Design Optimization
Generative Flow Models
Generative Modeling
Generative Neural Networks
Generative Optimization
Generative Pre-Training
Generative Query Networks (GQNs)
Generative Replay Memory
Generative Synthesis
Gesture Recognition
Graph Embeddings
Graph Networks
Graph Theory
Hyperparameter Optimization
Hyperparameter Tuning
IBM Watson
Image Generation
Image Inpainting
Image Processing
Image Synthesis
Information Extraction
Information Retrieval
Intelligent Agents
Jena
Julia (Programming Language)

Keras
Knowledge Discovery
Knowledge Representation and Reasoning
Linked Data
Lisp
Machine Learning
Meta-learning
Microsoft Azure Machine Learning
Model Compression
Model Interpretation
Model Training
Music Generation
Natural Language Generation
Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Understanding
Neural Network Architecture Design
Neural Networks
NLTK
Object Recognition
Ontologies
OpenCV
Pandas (Software)
Parallel Algorithms
Parsing
Pattern Recognition
Perl Automation
Probabilistic Generative Models
Probabilistic Programming
Prompt Engineering
PyTorch
Question Answering
RapidMiner
Recommender Systems
Reinforcement Learning
Resource Description Framework (RDF)
Scikit-Learn
Semantic Technologies
Semantic Web
Sentiment Analysis
Smalltalk
Speech Recognition
Statistical Inference
Style Transfer
Supervised Learning
Support Vector Machine (SVM)
Synthetic Data Generation
TensorFlow
Text Analytics
Text Classification
Text Generation
Text Mining
Text-to-Image Generation
Thean
Time Series Forecasting
Unsupervised Learning
Variational Autoencoders
Variational Autoencoders (VAEs)
Video Generation
Web Mining
Weka
WordNet

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