Digitale Durchstarter
Diese Berufe/Branchen sind die grossen profitöre der Digitalisierung
Die Zukunft
Die Digitalisierung bringt nicht nur Veränderungen und Kürzungen in die Arbeitswelt, sie bringt auch ganz neue Berufe, die es früher so in dieser Form nicht gab, hervor.
Digitale Durchstarter
Data Scientist & Analyst
Data Scientist
Die tägliche Nutzung von Diensten wie Social Media, mobiler Navigation und Co. und die Digitalisierung sämtlicher Transaktionen sind längst Alltag geworden. Dabei werden gigantische Datenmengen produziert. Unternehmen wollen nun diese zu ihrem Vorteil ausnützen, also strategische Entscheidungen anhand digitaler Daten fällen.
Als Data Scientist bist du dafür zuständig, aus unstrukturierten Rohdaten eine strukturierte Datenbasis zu schaffen, zu analysieren und am Ende mit deinem betriebswirtschaftlichen Knowhow eine Entscheidungsgrundlage für ein Unternehmen zu schaffen. Onlineshops interessiert beispielsweise, welche Produkte die Nutzer auf ihrer Seite suchen, welche davon schon vorhanden sind und wo sie die Produktpalette erweitern können.
Kern Aufgaben eines Data Scientist:
- Du identifizierst und untersuchst zahlreiche strukturierte und unstrukturierte Datenquellen. Dazu kann auch die Implementierung des Trackings und das Monitoring Deiner Daten gehören.
- Du entwickelst neue analytische Methoden, um deine Datenbasis optimal zu analysieren. Hier überschneiden sich deine Aufgaben teilweise mit denen eines KI-Entwicklers.
- Auf Grundlage Deiner Analyse von Mustern in der Vergangenheit (Pattern Recognition) erstellst du Prognosen für die Zukunft. Dein tiefes Verständnis für unternehmensrelevanten Prozesse macht es möglich, dass du anhand Deiner Prognosen Empfehlungen aussprichst.
Data Analyst
Du untersuchst grosse Datenmengen und identifizierst Trends, entwickelst Vorhersagen und verwandelst damit Daten in Informationen. Kurz: Du analysierst und bewertest vorhandene Datenbestände, um daraus neues Wissen zu schaffen. Dadurch hilfst du deinem Arbeitgeber, bessere Entscheidungen für das Unternehmen zu treffen.
Das tönt grundsätzlich wie der gleiche Job. Hier sind die feinen Unterschiede zwischen einem Data Scientist und Analyst:
1. Wer stellt die Fragen?
Im Regelfall formuliert ein Data Scientist die Fragestellungen für das Unternehmen, die er mit seiner Datenbasis beantworten möchte, selbst. Der Data Analyst dagegen bekommt die Aufgabenstellung von anderen Teams vorgegeben (z.B. vom Vertrieb oder Marketing) und sucht eine Lösung für ihre Fragen.
2. Bachelor oder Master?
Datenanalysten können schon mit einem Bachelorabschluss ins Berufsleben starten. Von einem Data Scientist wird in der Regel ein Masterabschluss erwartet. Denn er muss fit sein in den Modellen und Theorien aus Mathematik, Statistik und Informationstechnologie.
3. Welche Rolle spielt Machine Learning?
Der Data Analyst muss fit in SQL Queries und Oracle Datenbanken, Business Intelligence Tools wie Power BI und Datenvisualisierung wie Tableau oder Shiny sein. Der Data Scientist entwickelt auch eigene Machine Learning Modelle.
Berufsbranchen:
Ob als Data Scientist oder Analyst in zahlreichen Branchen wird man gebraucht. Prinzipiell gilt: Je digitaler ein Unternehmen ist, desto mehr Daten generiert es und desto wichtiger ist es, diese Daten aktiv auszuwerten.
Grosse Branchen, die Datenanalysten einsetzen, sind der Finanzsektor und Versicherungen. Aber auch im Gesundheitswesen wird es zunehmend wichtiger, Patientendaten zu analysieren, um neue Therapiemöglichkeiten zu identifizieren oder neue E-Health-Produkte entwickeln zu können. Energiekonzerne setzen nicht auf den Wetterbericht, um zu entscheiden, wo z.B. neue Windräder aufgestellt und wie sie ausgerichtet werden sollen, sondern erheben heute auch eigene Daten. Auch die Werbung und E-Commerce profitieren davon, Daten zu Kaufverhalten und Co. genau unter die Lupe zu nehmen und z.B. ihre Webseiten dadurch zu verbessern.
Robotik
Während dem Roboter und Automatisierungen einige menschliche Aufgaben und Berufe ersetzen, bietet die Robotik eine ganz neue Ebene von Wissen und Kreativität an. Fast alle Geschäfte sind abhängig von gut umgesetzten Automatisierungen, um kompetitiv bleiben zu können.
Mit dem grösser werdenden Fortschritt der Robotik, kann man sie auf neue Themengebiete ausbreiten. Vor allem beispielsweise in der Medizin. Mit dem immer grösser werdenden Fortschritt in der Robotik und Medizin ist es immer besser möglich, Extremitäten oder Organe funktionstüchtig nachzubauen. Experten in diesen Bereichen werden schon bald gesucht sein.
Wenn dich dieser Bereich interessiert kannst du dir den Studiengang «Gesundheitswissenschaften und Technologie» an der ETH anschauen!
Virtual Reality (VR)
- Virtual Reality („Virtuelle Realität“): Hier wird die reelle Welt vollkommen ausgeschlossen. Über eine VR-Brille taucht der Benutzer in eine interaktive, virtuelle Umgebung visuell und akustisch ein. Man spricht dabei von Immersion.
- Augmented Reality (“Erweiterte Realität”): Hiermit ist eine Erweiterung der menschlichen Wahrnehmung gemeint. Visuelle Objekte oder Zusatzinformationen werden beispielsweise über ein Smartphone in Echtzeit eingeblendet. Pokémon Go ist damit ein typisches Beispiel für Augmented Reality.
Dem VR- und AR-Markt wird eine goldene Zukunft vorausgesagt. Entwickler mit entsprechenden Kenntnissen werden also bald immer gefragter sein. Darin steckt eine echte Chance beispielsweise für Spieleentwickler: Während die Nachfrage für Videospielentwickler seit 2014 um 65% gefallen ist, eröffnen sich ihnen in der Entwicklung von VR- und AR-Anwendungen neue, zukunftsweisende Wege.
Weiterbildungscoach
In dieser schnellen Welt, angetrieben durch digitale Veränderung, muss man sich fast immer ein besseres Belehren. Daher ist es umso wichtiger, flexibel zu bleiben und sich, falls nötig, weiterzubilden oder gar umschulen zu lassen. Dazu benötigt es Lehrer, die sich nicht auf Jugendliche spezialisieren, sondern einen besonderen Fokus auf die Zweitausbildung von Erwachsenen legen.
IT/Programmierer: in
In einer Welt, die immer stärker von computergesteuerten Geräten dominiert wird, sind Programmierer, die den Code für die Programme solcher Geräte schreiben, unerlässlich. Dabei ist egal, ob es sich um die Programmierung eines Herzschrittmachers oder eines selbstfahrenden Autos handelt – der Beruf wird in fast allen Branchen immer gefragter.
Als Programmierer oder IT-Spezialist kann man in jedem Bereich der Wirtschaft arbeiten: sei es eine Bank, ein Tech-Startup oder ein Pharmakonzern. Die Tür zur Spezialisierung steht offen.
Künstliche Intelligenz & Maschinelles Lernen
Definitionen
Maschinell Lernen: Ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern.
KI: Im Allgemeinen funktionieren KI-Systeme, indem sie grosse Mengen gelabelter Trainingsdaten aufnehmen, die Daten auf Korrelationen und Muster analysieren und diese Muster nutzen, um Vorhersagen über zukünftige Zustände zu treffen. Auf diese Weise kann ein Chatbot, der mit Beispielen von Textchats gefüttert wird, lernen, lebensnahe Dialoge mit Menschen zu führen, oder ein Bilderkennungsprogramm kann lernen, Objekte in Bildern zu identifizieren und zu beschreiben, indem es Millionen von Beispielen überprüft. Die KI-Programmierung konzentriert sich auf drei kognitive Fähigkeiten: Lernen, logisches Denken und Selbstkorrektur.
Künstliche Intelligenz ist wichtig, weil sie Unternehmen Einblicke in ihre Abläufe verschaffen kann, die ihnen zuvor vielleicht nicht bewusst waren, und weil KI in einigen Fällen Aufgaben besser erledigen kann als Menschen. Insbesondere bei sich wiederholenden, detailorientierten Aufgaben wie der Analyse einer grossen Anzahl von Rechtsdokumenten, um sicherzustellen, dass die relevanten Felder korrekt ausgefüllt sind, erledigen KI-Tools die Aufgaben oft schnell und mit relativ wenigen Fehlern.
Dies hat zu einer explosionsartigen Steigerung der Effizienz beigetragen und einigen grösseren Unternehmen völlig neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnet. Vor der aktuellen KI-Welle wäre es schwer vorstellbar gewesen, dass eine Computersoftware Fahrer mit Taxis verbindet, aber heute ist Uber eines der grössten Unternehmen der Welt, da es genau das tut. Uber nutzt ausgeklügelte Algorithmen des maschinellen Lernens, um vorherzusagen, wann Menschen in bestimmten Gebieten wahrscheinlich eine Fahrt benötigen, und kann so proaktiv Fahrer auf die Strasse bringen, bevor sie gebraucht werden. Ein weiteres Beispiel: Google hat sich zu einem der grössten Anbieter einer Reihe von Online-Diensten entwickelt, indem es maschinelles Lernen einsetzt, um zu verstehen, wie Menschen seine Dienste nutzen, und diese dann verbessert. Im Jahr 2017 verkündete der CEO des Unternehmens, Sundar Pichai, dass Google als ein „AI first“-Unternehmen agieren würde.
Die grössten und erfolgreichsten Unternehmen von heute nutzen KI, um ihre Abläufe zu verbessern und sich einen Vorteil gegenüber ihren Konkurrenten zu verschaffen.
Unternehmen müssen also, um mit ihrer Konkurrenz mithalten zu können, AI in ihren Geschäftsalltag integrieren. Gleichzeitig gibt es völlig neue Firmen, welche genau nur mit AI-Systemen ein Geschäft aufbauen. Die Nachfrage nach kompetenten Experten in diesem Gebiet liegt hoch im Kurs.
Kreative Denker
Gerade in einer Welt, in der eine Vielzahl der Berufe von Robotern und Computern übernommen wird, braucht es kreative Köpfe. Designer, Grafiker und Schreiber wird es daher umso häufiger benötigen, denn zu wissen, wie man eine Webseite programmiert, reicht noch nicht aus, um diese auch ansehnlich zu gestalten. Ausserdem benötigen auch E-Reader Autoren aus Fleisch und Blut, die digitale Bücher schreiben und Netflix ist für seine Serien auf kreative Screenwriters angewiesen. Kreative Köpfe sind nicht durch KI oder ähnliches ersetzbar.
Die Digitalisierung bietet auch neuen Spielraum für solche Kreativität: Digital Marketing, Web-Design, Social-Media Director, Content Creator etc.
Take Home Message
Um in dieser Zeit der Digitalisierung zu bestehen kann man entweder auf den Zug der Digitalisierung aufsteigen. Dabei spezialisiert man sich auf Themengebiete, welche durch die Digitalisierung gefördert werden. Gleichzeitig kann man aber auch eine andere Richtung einschlagen und Berufe ausüben, welche mit oder ohne Digitalisierung gebraucht werden. Dabei muss man seine Originalität und Unersetzlichkeit unter Beweis stellen.