Worum geht’s?
Künstliche Intelligenz transformiert die Softwareentwicklung grundlegend und treibt das Wachstum in nahezu allen Wirtschaftsbereichen voran. Für Entwickler werden spezialisierte Zertifikate immer wichtiger, um ihre Expertise in Machine Learning, Deep Learning und KI-Modellentwicklung glaubwürdig zu belegen. Arbeitgeber nutzen diese Nachweise zunehmend als Orientierung bei der Suche nach Talenten, die in der Lage sind, KI-basierte Lösungen zu konzipieren und umzusetzen.
Hintergrund & Einordnung
Die Nachfrage nach KI-Kompetenzen ist in den vergangenen Jahren exponentiell gestiegen. Zu den besonders gefragten Zertifizierungen zählen das AWS Certified Machine Learning Specialty, der Google Professional Machine Learning Engineer, das IBM AI Engineering Professional Certificate, der Microsoft Azure AI Engineer Associate sowie Nvidias Zertifikat für Generative AI und Large Language Models. Diese Programme decken ein breites Spektrum ab – von der Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen über Datenmanagement bis hin zur Automatisierung von Machine-Learning-Pipelines.
Ein wesentlicher Vorteil dieser Zertifikate liegt in ihrer praxisnahen Ausrichtung. Viele Programme integrieren Projektarbeit, die es Teilnehmern ermöglicht, das Gelernte direkt anzuwenden und zu vertiefen. Zudem gewinnen Low-Code-Plattformen an Bedeutung, die den Zugang zu KI-Entwicklung auch für Personen ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse erleichtern. Gleichzeitig wird die Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit wichtiger: Entwickler müssen zunehmend teamübergreifend an Datenprojekten arbeiten und dabei den Geschäftswert von KI-Lösungen verstehen und kommunizieren können.
Was bedeutet das für Unternehmen?
- Zertifizierte Entwickler bieten nachweisbare Kompetenzen in gefragten Technologiebereichen und reduzieren das Risiko von Fehlbesetzungen.
- Investitionen in Weiterbildung und Zertifizierungen können die Innovationskraft des eigenen Teams stärken und Wettbewerbsvorteile sichern.
- Die Kombination aus technischer Expertise und Geschäftsverständnis wird zum entscheidenden Erfolgsfaktor bei der Implementierung von KI-Projekten.
- Low-Code-Lösungen erweitern den Pool potentieller KI-Entwickler und demokratisieren den Zugang zu innovativen Technologien.
- Unternehmen sollten bei der Personalentwicklung auf praxisorientierte Zertifikate setzen, die reale Projektarbeit integrieren und so den Transfer in den Arbeitsalltag erleichtern.
Quellen
Die gefragtesten KI-Zertifizierungen für Entwickler (Computerwoche)
KI-Jobs: Diese Skills brauchen Entwickler (Computerwoche)
Top 10 KI-Tools für die Software-Entwicklung (entwickler.de)
KI in der Softwareentwicklung: Neue Erkenntnisse aus Forschung und Praxis (Fraunhofer IESE)