KI und Automatisierung gestalten die Technologiebranche um und wirken sich auf Arbeitsplätze und Vergütung aus
Der rasante Fortschritt der künstlichen Intelligenz und Automatisierung führt zu erheblichen Veränderungen in der Technologiebranche und wirkt sich laut aktuellen Berichten auf die Berufsaussichten und Vergütungsstrategien aus. Während KI-Unternehmen steigende Bewertungen erfahren, sinkt die Nachfrage nach traditionellen Computerprogrammierer-Rollen, und Arbeitgeber überdenken ihre Vergütungsmodelle.
Die Beschäftigung in der Computerprogrammierung in den USA ist auf den niedrigsten Stand seit 1980 gesunken, da Unternehmen zunehmend Aufgaben automatisieren, berichtete Fortune. Einige Firmen, wie Anthropic, nutzen KI bereits zu 100 % für ihre Programmierbedürfnisse. Yamini Rangan, die CEO von HubSpot, einem 15-Milliarden-Dollar-Softwareunternehmen, gab zu, dass sie nicht weiß, wie Arbeitsplätze in einer KI-gestützten Zukunft aussehen werden, selbst in nur zwei Jahren. "Da sich die Dinge alle zehn Jahre weiterentwickeln, werden neue Arbeitsplätze entstehen", sagte Rangan im Silicon Valley Girl Podcast. "Man kann nicht einmal für einen Arbeitsplatz planen, der in 10 Jahren, in 20 Jahren oder auch nur in fünf Jahren existieren wird."
Als Reaktion auf diese Veränderungen gehen viele Arbeitgeber von leistungsbezogenen Gehaltserhöhungen ab und bevorzugen "Erdnussbutter-Erhöhungen", d. h. einheitliche, pauschale Lohnerhöhungen, berichtete Fortune. Laut einem Payscale-Bericht planen rund 44 % der Arbeitgeber, im Jahr 2026 einheitliche Lohnerhöhungen einzuführen. Etwa 16 % der Unternehmen führen diese Erhöhungen neu ein, 9 % wenden die Strategie bereits an, und weitere 18 % ziehen sie in diesem Jahr in Betracht. Rund 56 % der leistungsstärksten Unternehmen gaben an, dass sie Erdnussbutter-Erhöhungen durchführen würden.
Ein weiterer Bereich, der sich stark wandelt, sind Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme. Unternehmen haben RAG schnell übernommen, um Large Language Models (LLMs) in proprietären Daten zu verankern, berichtete VentureBeat. Viele Unternehmen stellen jedoch fest, dass Retrieval zu einer grundlegenden Systemabhängigkeit geworden ist und nicht mehr nur ein Feature ist, das an die Modellinferenz angehängt wird. Fehler beim Retrieval können sich direkt in das Geschäftsrisiko übertragen und das Vertrauen, die Compliance und die operative Zuverlässigkeit untergraben.
Dippu Kumar Singh schrieb in VentureBeat, dass viele Unternehmen irgendeine Form von RAG eingesetzt haben, aber die Realität sei ernüchternd, insbesondere für Branchen, die auf schweres Engineering angewiesen sind. Das Scheitern liegt oft in der Vorverarbeitung, da Standard-RAG-Pipelines Dokumente als flache Textketten behandeln und feste Chunking-Größen verwenden, die die Logik technischer Handbücher zerstören. "Sie schneiden Tabellen in der Hälfte durch, trennen Bildunterschriften von Bildern und ignorieren die visuelle Hierarchie der Seite", schrieb Singh.
Diese Veränderungen unterstreichen die Notwendigkeit für Unternehmen, sich an die veränderte Landschaft von KI und Automatisierung anzupassen. Da sich KI ständig weiterentwickelt, müssen Unternehmen in eine robuste Retrieval-Infrastruktur investieren und neue Vergütungsstrategien in Betracht ziehen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und Talente zu halten.
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