Diese Fähigkeiten müssen Sie haben, um der Automatisierung einen Schritt voraus zu bleiben

Automatisierung

Es gibt gute Neuigkeiten für Tech-Pros: Die Automatisierung wird Ihren Job wahrscheinlich doch nicht bedrohen.

Ein neuer Bericht des McKinsey Global Institute deutet darauf hin, dass Tech-Profis in den nächsten zehn Jahren tatsächlich mit einem Anstieg freier Arbeitsplätze rechnen könnten, auch wenn die Automatisierung die Notwendigkeit für verschiedene Jobs beeinträchtigt. Während einige Technologie-relevante Aufgaben der Automatisierung zum Opfer fallen werden – vor allem im Bereich der Datenerfassung und -verarbeitung –, so erfordern viele Technologieaufgaben weiterhin ein hohes Maß an Kreativität und Intuition: Fähigkeiten die immer noch rein menschlich sind (zumindest für den Moment).

Auch Jobs in „unberechenbaren Sektoren“ sind immun gegen die Automatisierung, was nicht nur für Berufe wie Ersthelfer und Reparaturkräfte eine gute Nachricht ist, sondern auch für Entwickler und andere Technologieprofis, die auf Markt- und Kundenanforderungen schnell reagieren müssen. Beauftragen Sie einfach mal einen maschinellen Lernalgorithmus, ein Spiel wie “Battlefield II” mal schnell anzupassen, wenn ein aggressives, wütendes Fan-Feedback dazu auffordert!

„Die Arbeitnehmer der Zukunft werden mehr Zeit für Aktivitäten aufwenden, für die Maschinen weniger geeignet sind, wie z. B. das Management von Menschen, die Anwendung von Fachwissen und die Kommunikation mit anderen,“ heißt es in dem Bericht. „Auch die erforderlichen Skills und Fähigkeiten werden sich verändern und mehr soziale und emotionale Skills und erweiterte kognitive Fähigkeiten erfordern, wie z. B. logisches Denken und Kreativität.“

Das bedeutet jedoch nicht, dass Entwickler sich auf ihren Lorbeeren ausruhen dürfen. Fortschritte in Sachen künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence – A.I.) haben den Punkt erreicht, an dem Software selbst Software entwickeln kann. Das prominenteste Beispiel hierfür ist das AutoML-Projekt von Google: Es automatisiert das Design von Machine-Learning-Modellen. Google-Forscher haben kürzlich AutoML auf die Datensets ImageNet-Bildklassifizierung und COCO-Objekterkennung angewendet – Dies sind laut dem Google-Forschungsblog zwei der angesehensten großen akademischen Datensätze in der Computer-Vision. Dabei wurde festgestellt, dass die daraus resultierende Machine-Learning-Architektur NASNET Bilder mit einer Sicherheit von 82,7 % vorhersagen konnte.

In den kommenden Jahren könnte diese zunehmende Komplexität es Maschinen ermöglichen, immer mehr Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise von Menschen erledigt werden, einschließlich logischer Überlegungen. Nichtsdestotrotz ist McKinsey immer noch der Meinung, dass mit „ausreichendem Wirtschaftswachstum, Innovation und Investitionen genügend neue Arbeitsplätze geschaffen werden können, um die Auswirkungen der Automatisierung auszugleichen“. Dazu müssen Tech-Profis ihre beruflichen Skills ständig weiterentwickeln und ihre „Soft Skills“ wie Management und Kommunikation verfeinern.

 

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