Warum wir unsere unbegründeten Ängste überwinden und KI/ML am Arbeitsplatz annehmen sollten

Es gibt viele Fehlinformationen und Panikmache rund um den aktuellen Stand von maschinellem Lernen und KI. Aus diesem Grund haben wir uns mit Bhumi Bhanushali, Machine Learning Engineer bei adMarketplace, zusammengesetzt, um mit diesen Missverständnissen aufzuräumen und tiefere Einblicke in das Fachgebiet zu gewinnen.

Bhumi erläutert, wie KI und maschinelles Lernen die Zukunft der Technologie beeinflussen werden, wie maschinelles Lernen in jedem Bereich eingesetzt werden kann und warum Frauen keine Angst davor haben sollten, eine Karriere in der Tech-Branche zu starten.

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‍Was hat Sie dazu inspiriert, eine Karriere im Bereich maschinelles Lernen einzuschlagen? Was begeistert Sie an diesem Fachgebiet? Und was unterscheidet es Ihrer Meinung nach von anderen technologischen Spezialisierungen?

Was ich am maschinellen Lernen liebe, ist, dass es ein Bereich ist, der so viele andere Disziplinen berührt. Ich habe bereits für verschiedene Anwendungen im Bereich maschinelles Lernen gearbeitet, und man kann es wirklich überall einsetzen – in der Biomedizin, der Landwirtschaft, der Psychologie, einfach überall.

Als ich in Indien war, wollte ich verschiedene Anwendungen der Informatik erkunden, und maschinelles Lernen war einer der Kurse, die ich während meines Bachelorstudiums belegt habe. Es hat mir gefallen, aber ich war mir noch nicht sicher. Ich habe zwei oder drei verschiedene Kurse ausprobiert und war an allen interessiert, aber ein großer Teil meiner Entscheidung kam durch meine Universität zustande. Sie ist für ihre Expertise im Bereich maschinelles Lernen bekannt.

Im Grunde ist es wie Psychologie. Man kann sich das Lehren von maschinellem Lernen wie das Unterrichten eines Kindes vorstellen, etwa beim Sprachenlernen. Man beginnt mit dem Alphabet, dann kommen Wörter, dann Sätze und schließlich komplexere Dinge. Genau so funktioniert auch maschinelles Lernen – Schritt für Schritt.

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‍Was sind Ihrer Meinung nach die häufigsten Missverständnisse über maschinelles Lernen, und wie gehen Sie damit um, wenn Sie mit nicht-technischen Stakeholdern oder der Öffentlichkeit kommunizieren?

Ein großes Missverständnis ist, dass KI uns alle Arbeitsplätze wegnehmen wird. Das stimmt nicht. Kürzlich wurde eine KI vorgestellt, die als Software-Entwickler fungiert. Das ist großartig, aber sie schreibt nur Code und behebt Fehler. Ein Software-Entwickler muss die Pipeline kontinuierlich verbessern und robuster machen. Man kann sich KI wie ein Werkzeug vorstellen, etwa wie ein Smartphone. Als Smartphones und Taschenrechner auf den Markt kamen, dachten die Leute auch, wir müssten keine Mathematik mehr lernen – aber wir tun es immer noch.

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‍Wie wird sich die Rolle von ML-Engineers angesichts der Demokratisierung von Tools für maschinelles Lernen in den kommenden Jahren Ihrer Meinung nach entwickeln, und welche neuen Fähigkeiten werden für den Erfolg in diesem Bereich entscheidend sein?

ML-Engineers machen eigentlich alles: von der Forschung über die Entwicklung und das Testen bis hin zur Produktion. Ich denke, dass sich ML derzeit sowohl in der Forschung als auch in der Produktion weiterentwickelt. Zu lernen, wie man Modelle bereitstellt und die Produktion so optimiert, dass die Modelle schneller und mit geringer Latenz laufen, ist extrem wichtig.

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‍Welche aufkommenden Trends oder Technologien im Bereich des maschinellen Lernens begeistern Sie angesichts der ständigen Weiterentwicklung der KI am meisten, und wie werden diese Ihrer Meinung nach die Zukunft der Technologie prägen?

Ich denke, dass die Arbeit an End-to-End-Produkten immer wichtiger wird. Momentan arbeitet eine Person oft nur an einer einzelnen Aufgabe. Aber wenn jemand nur diese eine Aufgabe erledigen kann, schafft man nicht viel Mehrwert. Man automatisiert nur einen Teil des Prozesses. Man muss also den gesamten Prozess im Blick haben.

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‍adMarketplace hat kürzlich ELME eingeführt, was für „Event Likelihood and Metrics Estimator“ steht. Könnten Sie kurz beschreiben, wofür es verwendet wird?

ELME ist ein Tool, das wir bei adMarketplace für die Preisgestaltung von Medienplatzierungen nutzen. ELME bewertet Anzeigen verschiedener Werbetreibender auf unterschiedlichen Publishing-Plattformen und bestimmt auf Basis einer Vielzahl von Eingaben und kontextuellen Signalen den Wert für den Werbetreibenden in einem sogenannten „Moment der Absicht“.

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‍Welchen Rat würden Sie jungen Frauen geben, die eine Karriere in der Technologiebranche in Betracht ziehen?

Technologie wurde geschaffen, um unser Leben zu verbessern. Was mir hilft, ist, an die Endziele zu denken: Woran möchte ich arbeiten, welchen Unterschied möchte ich bewirken und wie kann ich das erreichen?

Technologie ermöglicht es uns, machbarere und kreativere Lösungen zu entwickeln. Im Kern geht es immer nur darum, Dinge besser zu machen.

Zu verstehen, wie wir maschinelles Lernen und KI-Tools nutzen können, um uns am Arbeitsplatz zu unterstützen, anstatt der falschen Vorstellung zu erliegen, dass sie uns eines Tages die Jobs wegnehmen werden, ist entscheidend, da diese Technologie immer stärker in unseren Alltag integriert wird. Bhumi ermutigt uns dazu, zu erkennen, wie diese Werkzeuge in jedem Bereich eingesetzt werden können, und warum wir sie annehmen sollten, anstatt sie zu fürchten.

Weitere Beiträge aus unserer „Women in Tech“-Serie finden Sie hier. Entdecken Sie mit Amritha, wie wichtig Soft Skills in der Tech-Branche sind und wie Sie selbstbewusst Ihren Weg gehen!