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Upskilling-Trends 2025: KI für Einsteiger und Profis

29 Jan, 2025
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Upskilling-Trends 2025: KI für Einsteiger und Profis

Nach dem Hype um populäre KI-Anwendungen wie ChatGPT in den vergangenen zwei Jahren ist in vielen Unternehmen eine gewisse Ernüchterung eingekehrt. So faszinierend sie beim ersten Ausprobieren auch waren, die erhofften Arbeitserleichterungen und Kostensenkungen blieben oft aus. Viele Ergebnisse mussten mit zusätzlichem Aufwand manuell überprüft und angepasst werden. Vor dem Hintergrund der aktuellen Wirtschaftslage und den damit einhergehenden Herausforderungen für ein Unternehmen, lagen die Prioritäten vielerorts woanders. Es zeigt sich, wie anspruchsvoll eine effiziente und zuverlässige Integration von KI in den Unternehmensalltag ist. Dabei haben sich insbesondere zwei Bereiche herauskristallisiert, in denen generative KI mit einfachen Mitteln im Unternehmen eingesetzt werden kann: Marketing (z.B. Formulierung und Übersetzung von Texten und E-Mails, Kampagnenideen) und Kundenservice (Chatbots, automatisierte Beantwortung von Standardanfragen).

Aber kann sich ein Unternehmen damit überhaupt noch fachlich differenzieren und profilieren?

Erfolgreich passende KI-Anwendungen identifizieren

Dazu muss sich der Fokus ändern: Der bedeutsamere, jedoch auch deutlich anspruchsvollere Bedarf liegt im Bereich der betriebswirtschaftlichen Ziele, wie sie die Unternehmensstrategie definiert. Typischerweise sind das Umsatz- oder Margenwachstum, das Erschliessen neuer Kundenkreise oder Geschäftsmodelle. Die Anwendungen der analytischen (klassischen) KI sind dafür besser geeignet. Um Unternehmensdaten aus Bereichen wie Produktentwicklung, Logistik und Vertrieb zu erschliessen, auszuwerten und zu nutzen, braucht es jedoch echtes Know-how. Nur so kann aus Pilotprojekten ein echter Mehrwert entstehen. Diese Identifikation von relevanten Anwendungsfeldern und Use Cases von KI im Unternehmen gehört zur Methodik der "Analytics Translation". Das Erlernen dieser Methodik und die Aneignung der damit verbundenen Kompetenzen ist für die wichtigsten Entscheidungsträger unabdingbar, um die neuen Möglichkeiten und Gegebenheiten von KI wirklich nutzen zu können.

Xebia bietet dafür sowohl offene Einsteigerkurse wie Fortgeschrittenenkurse in Zürich und Bern an, zudem auf Wunsch individualisierte Kurse direkt in Unternehmen. Absolventen sind kompetent darin, datengestützte unternehmerische Herausforderungen zu definieren, die sich erfolgreich mit KI angehen lassen, und die entsprechenden Projekte umzusetzen.

Aber auch für interessierte Berufstätige eröffnen sich damit neue Karrierechancen, sich nämlich als interne oder externe Spezialisten im KI-Bereich aufzustellen. Sie können von dem technologischen Umbruch, der sich in jedem Fall verstärkt fortsetzen wird, wahlweise durch Spezialisierte Weiterbildungen («Upskilling») innerhalb ihrer bisherigen Tätigkeit profitieren oder ganz ihr Berufsfeld wechseln. Die Interessen und Ziele unterscheiden sich dabei nach Hierarchieebene:

  • Berufseinsteiger wählen vielfach Kurse zu organisatorischen Methoden, die es für Daten- und AI-Projekte braucht (z. B. Projektmanagement, Agilität, Scrum).
  • Auf mittlerer Ebene ist auch abseits der IT-Abteilungen das Interesse an technischen Aspekten ausgeprägt, etwa zumindest Grundkenntnisse im Programmieren und in der Cloud-Anbindung.
  • Auf Senior-Ebene geht es häufig um Führung, Personal- und Geschäftsentwicklung unter Berücksichtigung des KI-Trends und unter Nutzung entsprechender Anwendungen.

Modulare Weiterbildung durch Lernpfade

Viele Tätigkeitsfelder im KI-Umfeld sind, wie die dazugehörigen Technologien, relativ neu. Häufig werden sie in sogenannten Lernpfaden, modular aufgebauten Kursreihen, vermittelt. Wer sich zum Beispiel zum Data Analyst weiterbilden möchte, dem empfehlen sich drei Module:

  1. Microsoft Power BI zur datenbasierten Geschäftsanalyse (ein Tag),
  2. Certified Analytics Translation zur Identifizierung passender KI-Anwendungen (zwei Tage) und
  3. Advanced Analytics Translation (zwei Tage) zur Vertiefung. Data Analysts erschliessen Datenquellen und -banken und ziehen daraus betrieblich nutzbare Erkenntnisse.

Vergleichbar aufgebaut ist der Lernpfad für Data Scientists, der die Kursteilnehmer mit den wichtigsten Data-Science-Modelle und Programmiersprachen vertraut macht, sowie für Data Engineers, die Daten- und KI-Projekte vom Konzept über den Prototyp bis zur Produktionsreife realisieren.

Insgesamt konzentrieren sich Weiterbildungen heute verstärkt auf konkrete Fähigkeiten, die im beruflichen Alltag direkt eingesetzt werden können. Konkret bedeutet dies, dass das Ziel der Kurse nicht nur darin besteht, bestimmte Methoden zu vermitteln, sondern auch die praktischen Herausforderungen und Ziele des Arbeitgebers zu berücksichtigen und mögliche Lösungen zum Nutzen des Unternehmens zu diskutieren. Für die Kursteilnehmer hat dies den Vorteil, dass sie sofort einsetzbare Kompetenzen mitnehmen und sich als Spezialisten für neue und zukünftige Schlüsselpositionen in der KI qualifizieren.

Eine Übersicht über die Lernpfade, Module und Termine von Xebia findet sich hier. Eine vorgängige persönliche Beratung ist dabei immer zu empfehlen, um auch zu klären, ob die bisherigen eigenen Vorkenntnisse ausreichend sind oder ein Grundlagenkurs (z. B. im Programmieren) vor dem Einstieg sinnvoll wäre.

Zu KI-Weiterbildungen beraten lassen

Zu Weiterbildungen im Daten- und KI-Bereich, die Ihren Interessen und Zielen entsprechen, berät Sie Anja van Ackern, Training Manager bei Xebia Schweiz in Zürich. Sie erreichen sie über: anja.vanackern@xebia.com

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