Es gibt eine erhebliche ungedeckte Nachfrage nach Entwicklern, die künstliche Intelligenz verstehen.

Es gibt eine erhebliche ungedeckte Nachfrage nach Entwicklern, die künstliche Intelligenz (KI) verstehen. Gleichzeitig gibt es, weil die meisten Universitäten ihre Curricula noch nicht an die neue Realität von Programmierjobs angepasst haben, die durch KI-Tools viel produktiver sind, auch einen Anstieg der Arbeitslosigkeit unter frisch geprüften Informatikabsolventen.

Wenn ich KI-Ingenieure interviewe - Menschen, die geschickt darin sind, KI-Anwendungen zu entwickeln -, suche ich nach Menschen, die:

KI-Unterstützung nutzen können, um Software-Systeme schnell zu entwickeln
KI-Bausteine wie Prompting, RAG, Evals, agentische Workflows und maschinelles Lernen nutzen können, um Anwendungen zu entwickeln
Schnell Prototypen und Iterationen durchführen können

Jemand mit diesen Fähigkeiten kann viel mehr erreichen als jemand, der Code auf die Weise schreibt, wie wir es 2022 getan haben, bevor die Generative KI aufkam. Ich spreche jede Woche mit großen Unternehmen, die gerne Hunderte oder mehr Menschen mit diesen Fähigkeiten einstellen würden, sowie mit Start-ups, die großartige Ideen haben, aber nicht genug Ingenieure haben, um sie umzusetzen. Da immer mehr Unternehmen KI einsetzen, erwarte ich, dass dieser Fachkräftemangel nur noch größer wird! Gleichzeitig haben frisch geprüfte Informatikabsolventen ein erhöhtes Arbeitslosigkeitsrisiko, obwohl die Unterbeschäftigungsrate - von Absolventen, die Arbeit leisten, die keinen Abschluss erfordert - immer noch niedriger ist als bei den meisten anderen Fächern. Deshalb hören wir gleichzeitig Anekdoten über arbeitslose Informatikabsolventen und steigende Gehälter für gefragte KI-Ingenieure.

Als die Programmierung von Lochkarten zu Tastatur und Terminal wechselte, setzten Arbeitgeber die Einstellung von Lochkarten-Programmierern noch eine Weile fort. Aber letztendlich mussten alle Entwickler auf die neue Art des Codierens umsteigen. KI-Engineering schafft ähnlich eine enorme Welle des Wandels.

Es gibt ein Stereotyp von "KI-Nativen" frischen Hochschulabsolventen, die erfahrene Entwickler übertreffen. Es gibt einen gewissen Wahrheitsgehalt daran. Mehrmals habe ich für Full-Stack-Software-Entwicklung einen frischen Absolventen eingestellt, der wirklich KI versteht, anstelle eines erfahrenen Entwicklers, der noch auf die Weise von 2022 arbeitet. Aber die besten Entwickler, die ich kenne, sind keine frischen Absolventen (keine Beleidigung der frischen Absolventen!). Sie sind erfahrene Entwickler, die auf dem neuesten Stand der KI-Entwicklung sind. Die produktivsten Programmierer heute verstehen tiefgreifend Computer, wissen, wie man Software architektiert, und wie man komplexe Kompromisse eingeht - und sind zusätzlich mit modernen KI-Tools vertraut.

Ja, einige Fähigkeiten von 2022 werden veraltet. Zum Beispiel ist viel von der Codiersyntax, die wir damals auswendig lernen mussten, nicht mehr wichtig, da wir nicht mehr so viel von Hand codieren müssen. Aber selbst wenn, sagen wir, 30% des Informatikwissens veraltet sind, sind die verbleibenden 70% - ergänzt durch modernes KI-Wissen - das, was wirklich produktive Entwickler ausmacht.

Ohne das Verständnis, wie Computer funktionieren, kann man nicht einfach "vibecoden" und großartig sein. Grundlagen sind immer noch wichtig, und für die, die zusätzlich KI verstehen, sind Jobchancen zahlreich!

Gastbeitrag von Andrew Ng.

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