Identifikation von Trends und Prognosen für Berufskompetenzen im Bereich MINT unter Einsatz von KI-Methoden
Unternehmen: index Internet und Mediaforschung GmbH
Unternehmensgröße: 170 Mitarbeiter:innen
(Betrieblicher) Einsatzbereich: Kundenmanagement, Marketing und Vertrieb
Einführungszeitraum: 04/2020-08/2020
KI-Methode: Neuronale Zeitreihenanalyse
KI-Partner: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI), Technische Universität (TU) Berlin
Gründe für den KI-Einsatz
Jobanbieter-Firmen werden auf Grundlage der erstellten Prognosen dabei unterstützt, zukünftig Stellenbeschreibungen optimal zu gestalten.
KI wird für die Erkennung von Trends und Prognosen für gefragte Berufskompetenzen auf dem heutigen Arbeitsmarkt im Bereich Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik (MINT) eingesetzt.
Beschreibung der Anwendung
In dem Projekt wurde die Entwicklung des Arbeitsmarktes innerhalb der letzten 10 Jahre mit Hilfe neuronaler Zeitreihenanalyse untersucht, um Trends zu identifizieren und Prognosen aufzustellen, wie Stellenausschreibungen im MINT-Bereich zukünftig aussehen werden und welche Skills (Fähigkeiten) besonders relevant sind.
Jobanbieter-Firmen sollen somit auf Grundlage der erstellten Prognosen dabei unterstützt werden, Stellenausschreibungen zu optimieren. Arbeitssuchende können wiederum hinsichtlich entsprechender Weiterbildungsangebote beraten werden, um ihr Jobprofil und ihre Fähigkeiten, den Anforderungen des Arbeitsmarktes entsprechend, weiterzuentwickeln.
In dem Projekt konnte u.a. gezeigt werden, dass Berufskompetenzen, wie das Beherrschen einer Programmiersprache, seit 2018, immer relevantere Skills bei der Jobsuche und bei Stellenausschreibungen im MINT-Bereich geworden sind. Vergleichbare Prognosen wurden auch für weitere IT-relevante Fähigkeiten durchgeführt.
Vorteile im Unternehmen durch den KI-Einsatz
Ein langfristiges Ziel des Projekts war es, Jobanbieter-Firmen Prognosen und Information zu den folgenden Fragestellungen bereitzustellen:
- In welche Richtung wird sich der zukünftige Arbeitsmarkt entwickeln?
- Welche Fähigkeiten sind für Stellen im MINT-Bereich aktuell besonders relevant, welche weniger relevant?
- Inwiefern haben sich Jobbeschreibungen in den letzten Jahren verändert?
- Wie werden sich Jobbezeichnungen zukünftig noch verändern?
Der Einsatz von KI soll Jobanbieter-Firmen bei der Beantwortung dieser Fragestellungen unterstützen und somit eine Hilfestellung bei zukünftigen Jobbeschreibungen geben. Arbeitssuchende mit Berufstiteln, die auf dem heutigen Arbeitsmarkt nicht mehr aktuell sind, sollen außerdem hinsichtlich möglicher Weiterbildungsmaßnahmen beraten werden, um ihr Jobprofil zu optimieren.
Dr. Aljoscha Burchardt ist Principal Researcher und stellvertretender Standortsprecher am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Berlin. Er ist Experte für Sprachtechnologie und Künstliche Intelligenz. Burchardt ist Senior Research Fellow des Weizenbaum-Institutes für die vernetzte Gesellschaft und stellvertretender Vorsitzender der Berliner Wissenschaftlichen Gesellschaft. Außerdem war er als Sachverständiger Mitglied der Enquete-Kommission “Künstliche Intelligenz” des Deutschen Bundestages.
Seit Oktober 2020 arbeitet Charlene Röhl als Researcherin im Forschungsbereich Speech and Language Technology (SLT) unter der Leitung von Sebastian Möller, am DFKI Berlin. In ihrer Position als Researcherin und Projektmanagerin im Projekt Evalitech forschte Charlene an der Entwicklung einer innovationsorientierten Evaluationsmetrik für den Bereich Industrie 4.0 auf Basis von Methoden Künstlicher Intelligenz, wie z. B. Information Retrieval und Informationsextraktion.
Dr. Sven Schmeier ist Chefingenieur und stellvertretender Leiter des Speech & Language Technology Lab des DFKI. Er hat mehr als 30 nationale und internationale Projekte in Forschung und Industrie erfolgreich geleitet. Sven war und ist in der Gründungsphase von High-Tech-Unternehmen und Spin Offs des DFKI aktiv.
